Kĩ thuật ứng dụng tín hiệu dòng điện trong chuẩn đoán online tình trạng động cơ không đồng bộ 3 pha

Nghiên cứu này đưa ra các kĩ thuật tiên tiến chuẩn đoán động cơ online hiện đang được áp dụng trên thế giới từ đó đề xuất các giải pháp sử dụng tín hiệu dòng điện trong việc chuẩn đoán tình trạng các động cơ cũng như kĩ thuật sử dụng trong thực tế. Sự kết hợp của các kĩ thuật sẽ đảm bảo tính chuẩn đoán được tin cậy và chính xác nhất.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Kĩ thuật ứng dụng tín hiệu dòng điện trong chuẩn đoán online tình trạng động cơ không đồng bộ 3 pha KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 KĨ THUẬT ỨNG DỤNG TÍN HIỆU DÒNG ĐIỆN TRONG CHUẨN ĐOÁN ONLINE TÌNH TRẠNG ĐỘNG CƠ KHÔNG ĐỒNG BỘ 3 PHA Lưu Việt Hưng Công Ty Nhiệt Điện Nghi Sơn, 0973473873, luuhunghit@gmail.com Tóm tắt: Nghiên cứu này đưa ra các kĩ thuât tiên tiến chuẩn đoán động cơ online hiện đang được áp dụng trên thế giới từ đó đề xuất các giải pháp sử dụng tín hiệu dòng điện trong việc chuẩn đoán tình trạng các động cơ cũng như kĩ thuật sử dụng trong thực tế. Sự kết hợp của các kĩ thuật sẽ đảm bảo tính chuẩn đoán được tin cậy và chính xác nhất. Từ khóa: Động cơ không đồng bộ, phổ dòng điện, stator, rotor, bearing. CHỮ VIẾT TẮT EPVA: Enhanced park’s vector approach. MCSA: Motor current signature analysis IPSA: Instantaneous power signature analysis 1. GIỚI THIỆU Ngày nay, động cơ không đồng bộ đã trở thành 1 ứng dụng máy điện quan trọng trong các ngành công nghiệp. Với dải công suất từ nhỏ đến lớn đa dạng phục vụ được hầu hết các nhu cầu về phụ tải. Động cơ không đồng bộ cho độ tin cậy khá cao với kĩ thuật sản suất ngày càng phát triển tuy vậy lỗi vẫn thường xảy ra và có thể gây nên những gián đoạn nghiêm trọng trong quá trình sản xuất thậm chí là gây nên những sự cố thảm khốc. Nếu 1 lỗi nhỏ không được phát hiện và để cho phát triển lan rộng hơn, nó sẽ dẫn tới những hư hỏng khó khắc phục. Các lỗi thường gặp đối với động cơ như: lỗi cuộn dây, gối trục, lệch tâm, nứt vỡ rotor.. Tỉ lệ lỗi liên quan đến các bộ phận của động cơ được ước tính 21% với cuộn dây, 69% với gối động cơ còn lại là các lỗi khác liên quan đến trục, khớp nối, lồng sóc… 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Cơ sở lý thuyết 2.1.1. Kĩ thuật phân tích và chuẩn đoán đang được áp dụng trên thế giới Xét tới mô hình động cơ tiêu chuẩn như hình mô tả, với các lỗi xuất hiện ở các thành phần, sẽ có các kĩ thuật tương ứng cho độ chính xác chuẩn đoán cao nhất. Hiện tại với mô hình phân tích rung Vibration đang được áp dụng tại nhà máy Nhiệt Điện Nghi Sơn cũng như tại các đơn vị khác sẽ chỉ cho độ chính xác cao nhất ở các lỗi liên quan tới gối, khớp nối và các hư hỏng cơ khí phần tải.Bên cạnh đó, việc phân tích 314 CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA rung cũng gặp rất nhiều khó khăn do yêu cầu phải tiếp cận trực tiếp thiết bị. Do vậy với nhiều thiết bị quan trọng ở các vị trí khó khăn không thể tiếp cận được để có thể tìm và phân tích lỗi sớm của thiết bị ,chúng ta cần thêm những kĩ thuật phân tích mới nhằm đánh giá tổng thể các tình trạng có thể xuất hiện. Ở bài báo này xin được đề xuất 2 kĩ thuật sử dụng tín hiệu dòng điện là: EPVA và MCSA. Hình 1:các kĩ thuật phân tích lỗi động cơ hiện nay trên thế giới 2.1.2. Kĩ thuật phân tích EPVA chuẩn đoán sớm tình trạng áp dụng cho động cơ không đồng bộ 3 pha Đây là mô hình theo định hướng chuẩn đoán sớm các lỗi liên quan mạch từ và kết cấu điện của động cơ. Mô hình bao gồm công cụ EPVA để xây dựng đường đặc tính của động cơ từ đó, ta xây dựng được sự thay đổi đặc tính của động cơ theo thời gian. Các lỗi của động cơ sẽ được phát hiện dựa trên sự thay đổi đặc tính: 315 KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐIỆN LỰC TOÀN QUỐC NĂM 2022 80 60 40 20 0 -100 -50 0 50 100 -20 -40 -60 -80 Hình 2: Mô hình mẫu lỗi EPVA theo thời gian (Nhập số liệu ở công cụ hỗ trợ để có đặc tính) Những đường đặc tính trong quá khứ sẽ được lưu trữ như 1 dạng “data” nền để so sánh với các dữ liệu thu thập theo thời gian. Từ đó có thể sử dụng để phân tích sự phát triển của lỗi, tình trạng còn duy trì được hay phải đưa ra sửa chữa… 80 60 40 20 0 -100 -50 0 50 100 -20 -40 -60 -80 Hình 3: Mô hình healthy của động cơ Quá trình chuyển biến từ tình trạng healthy sang tình trạng fault được giám sát dần theo thời gian để lưu trữ và xác định tốc độ của sự phát sinh các lỗi. Dữ liệu cần được thu thập liên tục và định kì để xây dựng được mô hình chuyển biến theo thời gian 316 CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ NÂNG CAO HIỆU QUẢ HỆ THỐNG ĐIỆN QUỐC GIA 60 40 20 0 -100 -50 0 50 100 -20 -40 -60 Hình 4: Mô hình fault của động cơ cần sửa chữa 2.1.3. Kĩ thuật phân tích mô hình MCSA chuẩn đoán sớm lỗi điện- cơ khí động cơ Để xác định được rõ ràng hơn các lỗi về cơ cấu điện- cơ khí của động cơ như: vòng bi, gối trục, cơ cấu truyền động.. cũng chúng ta cần 1 kĩ thuật chuyên sâu nhằm đưa ra ...