EP3552033A1 - Installation for diagnosis of an electric machine - Google Patents

Installation for diagnosis of an electric machine

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Publication number
EP3552033A1
EP3552033A1 EP17821683.4A EP17821683A EP3552033A1 EP 3552033 A1 EP3552033 A1 EP 3552033A1 EP 17821683 A EP17821683 A EP 17821683A EP 3552033 A1 EP3552033 A1 EP 3552033A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
electrical fault
machine
acoustic signal
electrical
fault
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP17821683.4A
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Tsivalalaina David RAZAFIMAHEFA
Nicolas HERAUD
Eric Jean Roy SAMBATRA
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Universite De Corse P Paoli
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Institut Superieur De Technologie D'antsiranana (ist - D)
Original Assignee
Universite De Corse P Paoli
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Institut Superieur De Technologie D'antsiranana (ist - D)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Universite De Corse P Paoli, Centre National de la Recherche Scientifique CNRS, Institut Superieur De Technologie D'antsiranana (ist - D) filed Critical Universite De Corse P Paoli
Publication of EP3552033A1 publication Critical patent/EP3552033A1/en
Withdrawn legal-status Critical Current

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Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/12Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing
    • G01R31/1209Testing dielectric strength or breakdown voltage ; Testing or monitoring effectiveness or level of insulation, e.g. of a cable or of an apparatus, for example using partial discharge measurements; Electrostatic testing using acoustic measurements
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/34Testing dynamo-electric machines
    • G01R31/343Testing dynamo-electric machines in operation

Definitions

  • the invention relates to an electrical diagnostic installation of an electric machine such as a motor or a generator.
  • an electric machine such as a motor or a generator.
  • Such electrical machines are used in almost all drive systems and especially in wind turbines.
  • the implementation of the method may require means for storing important data, in particular for storing a multiplicity of fault signatures, and important calculation means for comparing on the fly a measurement of current with the stored signatures.
  • the invention proposes a new electrical fault diagnosis method on an electrical machine, characterized in that it is based on a frequency study of a temporal acoustic signal representative of the noise emitted by the machine during its operation.
  • the inventors have found in tests on the one hand that the frequency spectrum of the acoustic signal corresponding to the noise emitted by an electric machine during operation is superimposed on the frequency spectrum of a current flowing in a winding.
  • the short-circuit between turns has been modeled by a contact resistance Rk between two turns of a stator winding, impedance contact resistance that varies over time as a function of the evolution of the fault; as an indication, and for the machine studied, Rk is chosen between a few tens of Ohm (appearance of the short circuit) and zero (short-circuit franc), intermediate values of Rk being chosen to simulate the evolution over time of the default.
  • harmonics at frequencies fcc (k + (ls) * n / p) * fo, fo being the frequency of the electrical network supplying the machine, where p is the number of pairs of poles of the machine, s being the slip of the machine, k being an odd integer and n being an even integer; these harmonics are present only when the machine has an electrical fault, and their amplitude increases with the importance of the present fault; experience has shown that harmonics at frequencies above a few hundred Hz (about 10% for the machine studied and tested) have a fairly low amplitude and can therefore be neglected; identifying the harmonics below this value is thus sufficient for a reliable diagnosis of an electrical fault;
  • the determination of the frequency spectrum of the acoustic signal may comprise the identification of the frequencies of the harmonics present in the acoustic signal, for example by applying to the acoustic signal a Fast Fourier Transform, a Short Term Fourier Transform or a Continuous Wavelet Transform. .
  • the predefined frequencies to be searched have for example been defined beforehand by a theoretical study of the monitored electrical machine. The search for the predefined frequencies is performed directly in the frequency spectrum of the acoustic signal.
  • the method according to the invention therefore does not require a reference acoustic signal specific to the machine to be monitored and therefore does not require an initialization step for measuring a reference acoustic signal linked to the machine to be monitored.
  • the results provided by the method according to the invention are thus totally independent of the state of the machine at the time of implementation of the method. This is all the more interesting that it can not be completely guaranteed that an electric machine, even new, is free of electrical fault.
  • the implementation of the method according to the invention requires having a measurement of the acoustic signal emitted by an electrical machine to be diagnosed. Also, according to one embodiment of the method, there may be provided a step of measuring an acoustic signal emitted by an electric machine in operation, the measuring step being performed prior to the step of determining the frequency spectrum of said acoustic signal. According to another mode of implementation, the acoustic signal is measured elsewhere, and possibly saved in a memory; the measured signal is then simply made available at the appropriate time for the execution of the method according to the invention.
  • an electrical fault is signaled if at least one predefined frequency characteristic of an electrical fault is identified. It thus becomes possible to trigger a preventive maintenance operation of the machine to eliminate the fault before it causes a failure.
  • the amplitude of the corresponding harmonic can be determined.
  • a state of progress of said electrical fault can be specified as a function of the amplitude of the harmonic or of the harmonics present at the predefined frequency (s). s) of said electrical fault.
  • s the predefined frequency
  • a state of progress of said electrical fault is specified, said state of progress being a function of the amplitude of the harmonic or the harmonics present (s) at the predefined frequency or at the predefined frequencies characteristic (s) of said electrical fault and / or a function of the amplitude of a harmonic present at a predefined frequency characteristic of a mechanical vibration of the electric machine, said mechanical vibration being generated by said electrical fault.
  • the state of the defect can thus be determined more accurately and a failure can be anticipated more effectively taking into account that vibration and short-circuit current can lead to faster deterioration of the machine.
  • the state of progress of the electrical fault is defined by a fuzzy logic method taking into account the amplitude of the harmonic or harmonics present at the predefined frequency or at the predefined frequencies characteristic ( s) of the identified electrical fault and the amplitude of the harmonic present at a predefined frequency characteristic of the mechanical vibration of the electric machine.
  • Short circuit between turns is one of the most common electrical faults in electrical machines.
  • the invention is of course not limited to the diagnosis of short circuits between turns.
  • Other defects can be detected, as for example a short-circuit between two phases, a short-circuit between a phase and a housing of the machine, a fault of eccentricity between the rotor and the stator, ...
  • the invention also relates to a product embodied by a computer program downloadable from a communication network and / or recorded on a computer readable medium and / or executable by a processor, characterized in that it comprises code instructions of adapted program for the implementation of a method as described above.
  • the invention relates to a diagnostic installation comprising computer means adapted to implement a method as described above.
  • the installation may also include means for measuring an acoustic signal emitted by an electric machine in operation.
  • the installation is easy to set up since it does not require any physical connection with the machine; it also requires very little space and very little investment.
  • the invention can thus be easily implemented including for the automatic monitoring and diagnosis of machines already in operation on site.
  • the measuring means a microphone for example, compact, is installed closer to the generator and the computer means can be deported to the foot of the wind turbine, or remotely in a monitoring site of a wind farm.
  • FIG. 1 is a simplified diagram of a diagnostic installation according to the invention.
  • FIG. 2 is a diagram of the main steps of a diagnostic method according to the invention
  • the invention relates to a method of electrical fault diagnosis on an electrical machine, based on the study of an acoustic signal emitted by an electric machine in operation, and more particularly on the study of the frequency spectrum of said acoustic signal.
  • An installation according to the invention comprises (FIG. 1) essentially a sound measurement sensor, for example a microphone 10, and a data acquisition and processing system 20 essentially comprising computer means such as a computer equipped with means for storing and executing a computer program comprising a plurality of code lines adapted for carrying out a method of processing data according to the invention and as described below.
  • the system 20 includes in particular a data memory in which are stored the calculated predefined frequency or frequencies characteristic of an electrical fault on the machine to be monitored.
  • the predefined frequency (s) are specific to the machine to be monitored and are calculated from electrical and mechanical parameters of the machine, as detailed below.
  • the microphone is positioned as close to the electrical machine 1 to diagnose to limit the recording of noise.
  • the machine is an asynchronous motor.
  • the invention can be implemented for other types of electrical machines such as a generator.
  • Figure 2 shows schematically the steps of an exemplary method according to the invention. These steps are repeated in a loop, on the fly, during the entire time of the monitoring of a machine in operation. The steps represented in dotted lines are optional.
  • the acoustic signal corresponding to the noise emitted by the electric machine is measured (step 31).
  • the acoustic signal is not saved in the example shown.
  • the acoustic signal can be filtered (step 32) to eliminate any unwanted noise due to the external environment of the machine.
  • the wind can generate parasitic noise due to mechanical vibrations of a housing surrounding the electric machine.
  • parasitic noises are preferably filtered to facilitate the realization of the following steps.
  • a spectral analysis of the acoustic signal is then performed to determine the spectrum of the harmonic frequencies present in the acoustic signal (step 34).
  • the spectral analysis of the acoustic signal is carried out for example by implementing a Fast Fourier Transform, a Short Term Fourier Transform or a Continuous Wavelet Transform.
  • any predefined frequencies characteristic of an electrical fault (36) are then sought in the frequency spectrum (step 36).
  • the amplitude of the harmonic is determined.
  • the amplitude of each harmonic may be normalized (step 37), for example by taking as a reference the main harmonic of rank 1.
  • the progress of said electrical fault is specified according to the amplitude of the harmonics present at the predefined frequencies.
  • fcc (k + (ls) * n / p) * fo characteristics of an electrical fault and as a function of the amplitude of a harmonic present at a predefined frequency close to the frequency 2 * fo characteristic of a mechanical vibration of the electric machine.
  • the state of progress of the electrical fault is defined by a fuzzy logic method taking into account the amplitude of the harmonic or harmonics present at the predefined frequency (s). (s) the electrical fault identified and the amplitude of the harmonic present at a predefined frequency characteristic of the mechanical vibration of the electric machine.
  • the fuzzy logic method here makes it possible to qualitatively calculate the state of progress of the State_M defect by providing a set of rules formulated in natural language; the implemented method gives a qualitative value of State_M (state of the machine) among a set of qualitative values ⁇ SAIN, INDEFINED, DEBUT, EVOLVED, CRITICAL ⁇ according to qualitative values of the input variables H_D and H_V (respectively l the amplitude of the harmonic of default and the amplitude of the harmonic of vibration) taken among a set of qualitative values ⁇ NONE, ZERO, SMALL, MEDIUM, LARGE ⁇ .
  • the method according to the invention will thus provide a qualitative value among SAIN / INDEFINI / DEBUT / EVOLUE / CRITICAL /, to define a degree of urgency for a preventive maintenance action and effectively plan said preventive maintenance action.
  • the state SAIN of the machine corresponds, in the mathematical model of an asynchronous machine with short-circuit fault, to a contact resistance between turns Rk much greater than 40 Ohms
  • the state DEBUT corresponds to Rk between 20 and 40 Ohms
  • the EVOLUE state corresponds to Rk between 5 and 15 Ohms
  • the CRITICAL state corresponds to Rk between 0 and 5 Ohms.
  • the INDEFINED state corresponds to a situation between SAIN and DEBUT where, in the frequency spectrum of the measured acoustic signal, the harmonics at the characteristic frequencies seem to appear but have an amplitude too small to be detected with certainty.

Landscapes

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Abstract

The invention relates to a method of electrical fault diagnosis on an electric machine such as an asynchronous motor, method characterized in that it comprises the following steps, consisting in: • determining a spectrum of frequencies of an acoustic signal emitted by an electric machine while operating (34), • searching for possible predefined frequencies characteristic of an electrical fault (36) • signalling an electrical fault (step 40) if at least one predefined frequency characteristic of an electrical fault is detected. If relevant, a state of advancement of the electrical fault can also be specified. The invention also relates to a computer program product adapted for the implementation of a method such as described hereinabove. The invention relates finally to a diagnostic installation comprising computing means adapted to implement a method such as described hereinabove. Application to the preventive maintenance of electric machines.

Description

Installation de diagnostic d'une machine électrique  Diagnostic installation of an electric machine
Domaine technique et état de l'art  Technical field and state of the art
L'invention concerne une installation de diagnostic électrique d'une machine électrique telle qu'un moteur ou une génératrice. De telles machines électriques sont utilisées dans presque tous les systèmes d'entraînement et notamment dans les éoliennes. The invention relates to an electrical diagnostic installation of an electric machine such as a motor or a generator. Such electrical machines are used in almost all drive systems and especially in wind turbines.
Fabriquées dans des quantités de plus en plus importantes, ces machines électriques sont de plus en plus sujettes à des défauts, en particulier des défauts électriques qui peuvent apparaître au fil de l'utilisation de ces machines électriques. Les défauts électriques tels que des court-circuits entre spires des enroulements électriques des machines électriques sont susceptibles de dégénérer en panne rendant inutilisables les machines. Pour des applications telles que les éoliennes, installées le plus souvent dans des milieux hostiles ou bien loin de toute compétence de dépannage adéquate, on cherche donc des moyens de diagnostic efficace pour se prémunir des défauts électriques et effectuer des opérations de maintenance préventive. Manufactured in increasingly large quantities, these electrical machines are increasingly prone to defects, in particular electrical faults that may arise over the use of these electrical machines. Electrical faults such as short circuits between turns of electrical windings of electrical machines are likely to degenerate into a breakdown rendering the machines unusable. For applications such as wind turbines, most often installed in hostile environments or far from any adequate troubleshooting skills, we are therefore looking for effective diagnostic means to guard against electrical faults and carry out preventive maintenance operations.
Aujourd'hui, l'analyse et le suivi des courants statoriques dans le temps est l'une des méthodes les plus utilisées pour la détection de défaut dans les machines électriques. Elle se base sur la comparaison des courants statoriques avec des signatures de défaut obtenues sur banc d'essai et mémorisées. Cependant, cette technique est difficile à mettre en oeuvre car elle suppose d'équiper les machines de moyens de mesure spécifiques des courants. De plus, cette technique n'est efficace qu'en présence d'un réseau de distribution d'énergie non pollué ; or les réseaux sur lesquels sont connectés de plus en plus de sources d'énergie renouvelables sont de plus en plus pollués en harmoniques et présentent parfois des déséquilibres importants entre les différentes phases du réseau. De même, les caractéristiques internes de certaines machines, notamment leur possible faible inertie, les rendent plus vulnérables aux perturbations externes apportées par le réseau, ce qui rend l'analyse des courants statoriques plus difficile et plus complexe. Enfin, la mise en œuvre de la méthode peut nécessiter des moyens de stockage de données importants notamment pour mémoriser une multiplicité de signatures de défaut, et des moyens de calculs importants pour comparer à la volée une mesure de courant avec les signatures mémorisées. II y a donc un réel besoin d'un outil de diagnostic électrique des machines électriques en fonctionnement, plus facile à mettre en place, plus efficace sur le plan de la détection et / ou nécessitant moins de moyens de calculs et moins de moyens de mémorisation. Today, the analysis and monitoring of stator currents over time is one of the most used methods for fault detection in electrical machines. It is based on the comparison of the stator currents with fault signatures obtained on a test bench and stored. However, this technique is difficult to implement because it involves equipping the machines with specific measuring means currents. In addition, this technique is effective only in the presence of an unpolluted energy distribution network; networks on which more and more renewable energy sources are connected are increasingly polluted with harmonics and sometimes have significant imbalances between the different phases of the network. Similarly, the internal characteristics of some machines, in particular their possible low inertia, make them more vulnerable to external disturbances brought by the network, which makes the analysis of the stator currents more difficult and more complex. Finally, the implementation of the method may require means for storing important data, in particular for storing a multiplicity of fault signatures, and important calculation means for comparing on the fly a measurement of current with the stored signatures. There is therefore a real need for a tool for electrical diagnosis of electrical machines in operation, easier to set up, more effective in terms of detection and / or requiring less computation means and less storage means .
Description de l'invention L'invention propose un nouveau procédé de diagnostic de défaut électrique sur une machine électrique, caractérisé en ce qu'il est basé sur une étude en fréquence d'un signal acoustique temporel représentatif du bruit émis par la machine lors de son fonctionnement. De manière fortuite, les inventeurs ont constaté lors d'essais d'une part que le spectre de fréquences du signal acoustique correspondant au bruit émis par une machine électrique en cours de fonctionnement se superpose au spectre de fréquences d'un courant circulant dans un enroulement de ladite machine, et d'autre part que le spectre de fréquences du signal acoustique et le spectre de fréquences du signal temporel du courant se déforment de manière similaire par la présence d'harmoniques additionnels à des fréquences caractéristiques lorsqu'un défaut électrique, dans les essais un court-circuit, naît et se développe dans un enroulement de la machine électrique. DESCRIPTION OF THE INVENTION The invention proposes a new electrical fault diagnosis method on an electrical machine, characterized in that it is based on a frequency study of a temporal acoustic signal representative of the noise emitted by the machine during its operation. Incidentally, the inventors have found in tests on the one hand that the frequency spectrum of the acoustic signal corresponding to the noise emitted by an electric machine during operation is superimposed on the frequency spectrum of a current flowing in a winding. of said machine, and on the other hand that the frequency spectrum of the acoustic signal and the frequency spectrum of the time signal of the current are deformed in a similar way by the presence of additional harmonics at characteristic frequencies when an electrical fault, in the tests a short-circuit, is born and develops in a winding of the electric machine.
Partant du constat que le signal acoustique et le courant circulant dans les enroulements en court-circuit évoluent de manière similaire dans le temps, il devient possible de détecter un défaut électrique sur la machine par l'analyse du signal acoustique émis par la machine pendant son fonctionnement. La mesure d'un signal acoustique étant beaucoup plus facile à réaliser qu'une mesure de courant dans un enroulement d'une machine électrique, comme on le verra mieux plus loin, la détection de défaut peut être réalisée plus facilement et avec plus de précision. Starting from the observation that the acoustic signal and the current flowing in the short-circuit windings evolve in a similar manner over time, it becomes possible to detect an electrical fault on the machine by analyzing the acoustic signal emitted by the machine during its operation. operation. The measurement of an acoustic signal being much easier to achieve than a measurement of current in a winding of an electric machine, as will be seen better below, fault detection can be performed more easily and more accurately .
Cette constatation de la superposition du signal acoustique et du courant circulant dans les enroulements a été expliquée par les inventeurs et corroborée par une étude théorique et des essais de la manière suivante. Une machine asynchrone ne présentant pas de défaut et une machine asynchrone présentant un défaut de type court- circuit entre spires d'un enroulement statorique ont été modélisées. La machine a été modélisée de manière classique à partir d'une représentation physique de la géométrie de son circuit magnétique et de ses enroulements. Le court-circuit entre spires a été modélisé par une résistance de contact Rk entre deux spires d'un enroulement statorique, résistance de contact d'impédance variable dans le temps en fonction de l'évolution du défaut ; à titre indicatif, et pour la machine étudiée, Rk est choisie entre quelques dizaines d'Ohm (apparition du court circuit) et zéro (court-circuit franc), des valeurs intermédiaires de Rk étant choisies pour simuler l'évolution dans le temps du défaut. This observation of the superposition of the acoustic signal and the current flowing in the windings was explained by the inventors and corroborated by a theoretical study and tests in the following manner. An asynchronous machine exhibiting no fault and an asynchronous machine having a short-circuit type fault between turns of a stator winding have been modeled. The machine has been modeled conventionally from a physical representation of the geometry of its magnetic circuit and its windings. The short-circuit between turns has been modeled by a contact resistance Rk between two turns of a stator winding, impedance contact resistance that varies over time as a function of the evolution of the fault; as an indication, and for the machine studied, Rk is chosen between a few tens of Ohm (appearance of the short circuit) and zero (short-circuit franc), intermediate values of Rk being chosen to simulate the evolution over time of the default.
Puis, pour la machine saine comme pour la machine présentant un défaut, l'évolution dans le temps des courants statoriques a été calculée et simulée. Des essais avec des mesures de courants statoriques sur une machine réelle de test saine puis mise en court-circuit ont permis de valider les formules de courant calculées par superposition des représentations fréquentielles des courants mesurés et des courants calculés. Sur les courants calculés, l'application d'une démodulation utilisant une transformée de Hilbert puis d'une méthode dite « Multi-input signal processing » utilisant une transformée de Park a permis de calculer la fréquence et l'amplitude des harmoniques présents dans les courants et de les classer selon leur origine ; ont notamment été identifiés : Then, for the healthy machine as for the machine with a defect, the evolution in time of the stator currents was calculated and simulated. Tests with measurements of stator currents on a real machine of sound test then put in short-circuit made it possible to validate the formulas of current calculated by superposition of the frequency representations of the currents measured and the calculated currents. On the calculated currents, the application of a demodulation using a Hilbert transform then a so-called "Multi-input signal processing" method using a Park transform allowed to calculate the frequency and the amplitude of the harmonics present in the currents and classify them according to their origin; have been identified:
• des harmoniques impairs, à des fréquences égales à m*fo, m étant un nombre entier impair et fo étant la fréquence du réseau d'alimentation : ces harmoniques correspondent pour partie à une pollution présente sur le réseau d'alimentation et pour partie à des bruits dus à la configuration des enroulements de la machine ; cette pollution et ces bruits se retrouvent dans les courants circulant dans les enroulements et dans le signal acoustique correspondant ; ces harmoniques sont présents qu'il y ait ou non défaut électrique  • odd harmonics, at frequencies equal to m * fo, m being an odd integer and fo being the frequency of the supply network: these harmonics correspond partly to a pollution present on the supply network and partly to noises due to the configuration of the windings of the machine; this pollution and these noises are found in the currents circulating in the windings and in the corresponding acoustic signal; these harmonics are present whether or not there is an electrical fault
• des harmoniques à des fréquences fcc = (k + (l-s)*n/p)*fo, fo étant la fréquence du réseau électrique alimentant la machine, p étant le nombre de paires de pôles de la machine, s étant le glissement de la machine, k étant un nombre entier impair et n étant un nombre entier pair ; ces harmoniques sont présents uniquement lorsque la machine présente un défaut électrique, et leur amplitude augmente avec l'importance du défaut présent ; l'expérience a montré que les harmoniques à des fréquences supérieures à quelques centaines de Hz (10*fo environ pour la machine étudiée et testée) ont une amplitude assez faible et peuvent en conséquence être négligés ; identifier les harmoniques en dessous de cette valeur est ainsi suffisant pour un diagnostic fiable d'un défaut électrique ; • harmonics at frequencies fcc = (k + (ls) * n / p) * fo, fo being the frequency of the electrical network supplying the machine, where p is the number of pairs of poles of the machine, s being the slip of the machine, k being an odd integer and n being an even integer; these harmonics are present only when the machine has an electrical fault, and their amplitude increases with the importance of the present fault; experience has shown that harmonics at frequencies above a few hundred Hz (about 10% for the machine studied and tested) have a fairly low amplitude and can therefore be neglected; identifying the harmonics below this value is thus sufficient for a reliable diagnosis of an electrical fault;
• des harmoniques proches des harmoniques pairs et correspondant à des vibrations mécaniques de la machine, vibrations provoquées par la présence d'un défaut électrique et susceptibles d'accélérer une dégradation de la machine ; ces harmoniques sont présents uniquement lorsque la machine présente un défaut électrique, et leur amplitude augmente avec l'importance du défaut présent. Cette étude théorique, validée par des tests, a ensuite permis de définir un procédé de diagnostic d'une machine électrique comprenant les étapes suivantes consistant à :  Harmonics close to even harmonics and corresponding to mechanical vibrations of the machine, vibrations caused by the presence of an electrical fault and likely to accelerate a degradation of the machine; these harmonics are present only when the machine has an electrical fault, and their amplitude increases with the importance of the present defect. This theoretical study, validated by tests, then made it possible to define a method of diagnosis of an electrical machine comprising the following steps:
• déterminer un spectre de fréquences d'un signal acoustique émis par une machine électrique en fonctionnement,  To determine a frequency spectrum of an acoustic signal emitted by an electric machine in operation,
• rechercher dans le spectre déterminé d'éventuelles fréquences prédéfinies caractéristiques d'un défaut électrique,  • search in the determined spectrum for any predefined frequencies characteristic of an electrical fault,
• signaler un défaut électrique si au moins une fréquence prédéfinie caractéristique d'un défaut électrique est détectée.  • signaling an electrical fault if at least one predefined frequency characteristic of an electrical fault is detected.
La détermination du spectre de fréquences du signal acoustique peut comprendre l'identification des fréquences des harmoniques présents dans le signal acoustique, par exemple en appliquant au signal acoustique une Transformée de Fourier Rapide, une Transformée de Fourier à Court Terme ou une Transformée en Ondelette Continue. Les fréquences prédéfinies à chercher ont par exemple été définies préalablement par une étude théorique de la machine électrique surveillée. La recherche des fréquences prédéfinies est effectuée directement dans le spectre de fréquences du signal acoustique. Avec l'invention, il n'est donc pas nécessaire de comparer le signal acoustique et / ou le spectre de fréquences dudit signal acoustique avec un signal acoustique de référence correspondant à la machine à surveiller et / ou un spectre de fréquences du signal acoustique de référence de la machine à surveiller. Le procédé selon l'invention ne nécessite donc pas de signal acoustique de référence spécifique à la machine à surveiller et ne nécessite donc pas d'étape d'initialisation pour la mesure d'un signal acoustique de référence lié à la machine à surveiller. Les résultats fournis par le procédé selon l'invention sont ainsi totalement indépendants de l'état de la machine au moment de la mise en œuvre du procédé. Ceci est d'autant plus intéressant qu'il ne peut être totalement garanti qu'une machine électrique, même neuve, soit exempte de défaut électrique. The determination of the frequency spectrum of the acoustic signal may comprise the identification of the frequencies of the harmonics present in the acoustic signal, for example by applying to the acoustic signal a Fast Fourier Transform, a Short Term Fourier Transform or a Continuous Wavelet Transform. . The predefined frequencies to be searched have for example been defined beforehand by a theoretical study of the monitored electrical machine. The search for the predefined frequencies is performed directly in the frequency spectrum of the acoustic signal. With the invention, it is therefore not necessary to compare the acoustic signal and / or the frequency spectrum of said acoustic signal with a reference acoustic signal corresponding to the machine to be monitored and / or a frequency spectrum of the acoustic signal of reference of the machine to monitor. The method according to the invention therefore does not require a reference acoustic signal specific to the machine to be monitored and therefore does not require an initialization step for measuring a reference acoustic signal linked to the machine to be monitored. The results provided by the method according to the invention are thus totally independent of the state of the machine at the time of implementation of the method. This is all the more interesting that it can not be completely guaranteed that an electric machine, even new, is free of electrical fault.
La mise en œuvre du procédé selon l'invention nécessite d'avoir une mesure du signal acoustique émis par une machine électrique à diagnostiquer. Aussi, selon un mode de mise en œuvre du procédé, peut être prévue une étape consistant à mesurer un signal acoustique émis par une machine électrique en fonctionnement, l'étape de mesure étant réalisée préalablement à l'étape de détermination du spectre de fréquences dudit signal acoustique. Selon un autre mode de mise en œuvre, le signal acoustique est mesuré par ailleurs, et éventuellement sauvegardé dans une mémoire ; le signal mesuré est ensuite simplement mis à disposition au moment opportun pour l'exécution du procédé selon l'invention. The implementation of the method according to the invention requires having a measurement of the acoustic signal emitted by an electrical machine to be diagnosed. Also, according to one embodiment of the method, there may be provided a step of measuring an acoustic signal emitted by an electric machine in operation, the measuring step being performed prior to the step of determining the frequency spectrum of said acoustic signal. According to another mode of implementation, the acoustic signal is measured elsewhere, and possibly saved in a memory; the measured signal is then simply made available at the appropriate time for the execution of the method according to the invention.
Selon un mode de mise en œuvre, un défaut électrique est signalé si au moins une fréquence prédéfinie caractéristique d'un défaut électrique est identifiée. Il devient ainsi possible de déclencher une opération de maintenance préventive de la machine pour éliminer le défaut avant qu'il entraîne une panne. According to one embodiment, an electrical fault is signaled if at least one predefined frequency characteristic of an electrical fault is identified. It thus becomes possible to trigger a preventive maintenance operation of the machine to eliminate the fault before it causes a failure.
Selon un autre mode de mise en œuvre, pour au moins une fréquence prédéfinie caractéristique d'un défaut électrique, l'amplitude de l'harmonique correspondant peut être déterminée. According to another embodiment, for at least one predefined frequency characteristic of an electrical fault, the amplitude of the corresponding harmonic can be determined.
Au cours de l'étape de signalement d'un défaut, un état d'avancement dudit défaut électrique peut être précisé en fonction de l'amplitude de l'harmonique ou des harmoniques présent(s) à la (aux) fréquences prédéfinies caractéristique(s) dudit défaut électrique. En fonction de l'état d'avancement du défaut, il devient alors possible de planifier plus efficacement une opération de maintenance en fonction de l'état d'avancement du défaut, et donc en fonction du degré d'urgence de l'opération de maintenance. During the step of signaling a fault, a state of progress of said electrical fault can be specified as a function of the amplitude of the harmonic or of the harmonics present at the predefined frequency (s). s) of said electrical fault. Depending on the progress of the defect, it becomes possible to plan a maintenance operation more efficiently depending on the state of the defect, and thus depending on the degree of urgency of the operation of the defect. maintenance.
Selon une variante, au cours de l'étape de signalement d'un défaut, un état d'avancement dudit défaut électrique est précisé, ledit état d'avancement étant fonction de l'amplitude de l'harmonique ou des harmoniques présent(s) à la fréquence prédéfinie ou aux fréquences prédéfinies caractéristique(s) dudit défaut électrique et / ou fonction de l'amplitude d'un harmonique présent à une fréquence prédéfinie caractéristique d'une vibration mécanique de la machine électrique, ladite vibration mécanique étant générée par ledit défaut électrique. L'état d'avancement du défaut peut ainsi être déterminé avec plus de précision et une panne peut être anticipée plus efficacement en tenant compte du fait que la vibration et le courant de court-circuit peuvent entraîner une détérioration plus rapide de la machine. According to a variant, during the step of signaling a fault, a state of progress of said electrical fault is specified, said state of progress being a function of the amplitude of the harmonic or the harmonics present (s) at the predefined frequency or at the predefined frequencies characteristic (s) of said electrical fault and / or a function of the amplitude of a harmonic present at a predefined frequency characteristic of a mechanical vibration of the electric machine, said mechanical vibration being generated by said electrical fault. The state of the defect can thus be determined more accurately and a failure can be anticipated more effectively taking into account that vibration and short-circuit current can lead to faster deterioration of the machine.
Selon un mode de réalisation, l'état d'avancement du défaut électrique est défini par une méthode de logique floue prenant en compte l'amplitude de l'harmonique ou des harmoniques présent(s) à la fréquence prédéfinie ou aux fréquences prédéfinies caractéristique(s) du défaut électrique identifié et l'amplitude de l'harmonique présent à une fréquence prédéfinie caractéristique de la vibration mécanique de la machine électrique. Au cours de l'étape de signalement d'un défaut, un défaut électrique de type court-circuit entre spires peut être signalé lorsqu'un ou des harmoniques de défaut sont détectés pour des fréquences fcc = (k + (l-s)*n/p)*fo, fo étant la fréquence du réseau électrique alimentant la machine, p étant le nombre de paires de pôles de la machine, s étant le glissement de la machine, k étant un nombre entier impair et n étant un nombre entier pair et / ou lorsqu'un harmonique de vibration est identifié pour une fréquence fv proche de 2*fo. Une détérioration accélérée de la machine peut ainsi être anticipée. Le court-circuit entre spires est l'un des défauts électriques les plus fréquents dans les machines électriques. According to one embodiment, the state of progress of the electrical fault is defined by a fuzzy logic method taking into account the amplitude of the harmonic or harmonics present at the predefined frequency or at the predefined frequencies characteristic ( s) of the identified electrical fault and the amplitude of the harmonic present at a predefined frequency characteristic of the mechanical vibration of the electric machine. During the signaling step of a fault, a short-circuit-type electrical fault between turns may be signaled when one or more fault harmonics are detected for frequencies fcc = (k + (ls) * n / p) * fo, fo being the frequency of the electrical network supplying the machine, where p is the number of pairs of poles of the machine, where s is the slip of the machine, where k is an odd integer and n is an even integer and / or when a vibration harmonic is identified for a frequency fv close to 2 * fo. Accelerated deterioration of the machine can thus be anticipated. Short circuit between turns is one of the most common electrical faults in electrical machines.
Dans le cadre d'une première mise en œuvre de l'invention, les fréquences fcc = (k + (l-s)*n/p)*fo caractéristiques d'un court-circuit entre spires ont été calculées à partir d'un modèle de la machine asynchrone. Mais l'invention n'est bien sûr pas limitée au diagnostic des court-circuits entre spires. D'autres défauts peuvent être détectés, comme par exemple un court-circuit entre deux phases, un court-circuit entre une phase et un carter de la machine, un défaut d'excentricité entre le rotor et le stator, ... In the context of a first implementation of the invention, the frequencies fcc = (k + (ls) * n / p) * fo characteristics of a short-circuit between turns have been calculated from a model of the asynchronous machine. But the invention is of course not limited to the diagnosis of short circuits between turns. Other defects can be detected, as for example a short-circuit between two phases, a short-circuit between a phase and a housing of the machine, a fault of eccentricity between the rotor and the stator, ...
L'invention concerne également un produit concrétisé par un programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme adaptées pour la mise en œuvre d'un procédé tel que décrit ci-dessus. The invention also relates to a product embodied by a computer program downloadable from a communication network and / or recorded on a computer readable medium and / or executable by a processor, characterized in that it comprises code instructions of adapted program for the implementation of a method as described above.
L'invention concerne enfin une installation de diagnostic comprenant comprenant des moyens informatiques adaptés pour mettre en œuvre un procédé tel que décrit ci-dessus. L'installation peut également comprendre un moyen de mesure d'un signal acoustique émis par une machine électrique en fonctionnement. L'installation est facile à mettre en place puisqu'elle ne nécessite aucune connexion physique avec la machine ; elle demande de plus très peu de place, et très peu d'investissement. L'invention peut ainsi être aisément mise en œuvre y compris pour la surveillance et le diagnostic automatiques de machines déjà en fonctionnement sur site. Dans le cas d'une génératrice installée au sommet d'une éolienne par exemple, le moyen de mesure, un micro par exemple, peu encombrant, est installé au plus proche de la génératrice et les moyens informatiques peuvent être déportés au pied de l'éolienne, ou à distance dans un lieu de surveillance d'un parc d'éoliennes. Finally, the invention relates to a diagnostic installation comprising computer means adapted to implement a method as described above. The installation may also include means for measuring an acoustic signal emitted by an electric machine in operation. The installation is easy to set up since it does not require any physical connection with the machine; it also requires very little space and very little investment. The invention can thus be easily implemented including for the automatic monitoring and diagnosis of machines already in operation on site. In the case of a generator installed at the top of a wind turbine, for example, the measuring means, a microphone for example, compact, is installed closer to the generator and the computer means can be deported to the foot of the wind turbine, or remotely in a monitoring site of a wind farm.
Brève description des figures Brief description of the figures
L'invention sera mieux comprise, et d'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lumière de la description détaillée qui suit d'un exemple d'un procédé et d'une installation selon l'invention. Ces exemples sont donnés à titre non limitatif. La description est à lire en relation avec les dessins annexés dans lesquels : The invention will be better understood, and other features and advantages of the invention will become apparent in light of the following detailed description of an example of a method and an installation according to the invention. These examples are given in a non-limiting manner. The description is to be read in conjunction with the appended drawings in which:
• la figure 1 est un schéma simplifié d'une installation de diagnostic selon l'invention, et  FIG. 1 is a simplified diagram of a diagnostic installation according to the invention, and
• la figure 2 est un schéma des principales étapes d'un procédé de diagnostic selon l'invention  FIG. 2 is a diagram of the main steps of a diagnostic method according to the invention
Description d'un mode de réalisation de l'invention Description of an embodiment of the invention
Comme dit précédemment, l'invention concerne un procédé de diagnostic de défaut électrique sur une machine électrique, basé sur l'étude d'un signal acoustique émis par une machine électrique en fonctionnement, et plus particulièrement sur l'étude du spectre de fréquences dudit signal acoustique. As stated above, the invention relates to a method of electrical fault diagnosis on an electrical machine, based on the study of an acoustic signal emitted by an electric machine in operation, and more particularly on the study of the frequency spectrum of said acoustic signal.
Une installation selon l'invention comprend (fig.1) essentiellement un capteur de mesure du son, par exemple un micro 10, et un système d'acquisition et de traitement 20 de données comprenant essentiellement des moyens informatiques tels qu'un ordinateur doté de moyens pour mémoriser et exécuter un programme d'ordinateur comprenant une pluralité de lignes de codes adaptées pour la mise en œuvre d'un procédé de traitement de données selon l'invention et tel que décrit ci-dessous. Le système 20 comprend notamment une mémoire de données dans laquelle sont mémorisées la ou les fréquences prédéfinies calculées caractéristiques d'un défaut électrique sur la machine à surveiller. La ou les fréquences prédéfinies sont spécifiques à la machine à surveiller et sont calculées à partir de paramètres électriques et mécaniques de la machine, comme cela est détaillé plus loin. Le micro est positionné au plus près de la machine électrique 1 à diagnostiquer pour limiter l'enregistrement de bruits parasites. An installation according to the invention comprises (FIG. 1) essentially a sound measurement sensor, for example a microphone 10, and a data acquisition and processing system 20 essentially comprising computer means such as a computer equipped with means for storing and executing a computer program comprising a plurality of code lines adapted for carrying out a method of processing data according to the invention and as described below. The system 20 includes in particular a data memory in which are stored the calculated predefined frequency or frequencies characteristic of an electrical fault on the machine to be monitored. The predefined frequency (s) are specific to the machine to be monitored and are calculated from electrical and mechanical parameters of the machine, as detailed below. The microphone is positioned as close to the electrical machine 1 to diagnose to limit the recording of noise.
Dans l'exemple mis en œuvre, la machine est un moteur asynchrone. Mais l'invention peut être mise en œuvre pour d'autres types de machines électriques comme par exemple une génératrice. In the example implemented, the machine is an asynchronous motor. But the invention can be implemented for other types of electrical machines such as a generator.
La figure 2 montre schématiquement les étapes d'un exemple de procédé selon l'invention. Ces étapes sont répétées en boucle, à la volée, pendant tout le temps de la surveillance d'une machine en fonctionnement. Les étapes représentées en pointillées sont optionnelles. Figure 2 shows schematically the steps of an exemplary method according to the invention. These steps are repeated in a loop, on the fly, during the entire time of the monitoring of a machine in operation. The steps represented in dotted lines are optional.
Le signal acoustique correspondant au bruit émis par la machine électrique est mesuré (étape 31) . Le signal acoustique n'est pas sauvegardé dans l'exemple représenté. Si nécessaire, en fonction de l'environnement de la machine en fonctionnement, le signal acoustique peut être filtré (étape 32) pour éliminer d'éventuels bruits parasites dus à l'environnement externe de la machine. Par exemple, dans le cas particulier d'une éolienne, le vent peut générer des bruits parasites liés à des vibrations mécaniques d'un carter entourant la machine électrique. Ces bruits parasites sont de préférence filtrés pour faciliter la réalisation des étapes suivantes. The acoustic signal corresponding to the noise emitted by the electric machine is measured (step 31). The acoustic signal is not saved in the example shown. If necessary, depending on the environment of the machine in operation, the acoustic signal can be filtered (step 32) to eliminate any unwanted noise due to the external environment of the machine. For example, in the particular case of a wind turbine, the wind can generate parasitic noise due to mechanical vibrations of a housing surrounding the electric machine. These parasitic noises are preferably filtered to facilitate the realization of the following steps.
Une analyse spectrale du signal acoustique est ensuite réalisée pour déterminer le spectre des fréquences harmoniques présentes dans le signal acoustique (étape 34). L'analyse spectrale du signal acoustique est réalisée par exemple en mettant en œuvre une Transformée de Fourier Rapide, une Transformée de Fourier à Court Terme ou une Transformée en Ondelette Continue. A spectral analysis of the acoustic signal is then performed to determine the spectrum of the harmonic frequencies present in the acoustic signal (step 34). The spectral analysis of the acoustic signal is carried out for example by implementing a Fast Fourier Transform, a Short Term Fourier Transform or a Continuous Wavelet Transform.
D'éventuelles fréquences prédéfinies caractéristiques d'un défaut électrique (36) sont ensuite recherchées dans le spectre de fréquences (étape 36). La recherche consiste à vérifier si la ou les fréquences prédéfinies mémorisées dans la mémoire de données sont présentes dans le spectre de fréquences. En particulier, sont recherchés dans le spectre de fréquences d'éventuels harmoniques de fréquence fcc = (k + (l-s)*n/p)*fo et d'éventuels harmoniques proches des harmoniques pairs, notamment un harmonique de fréquence proche de 2fo, en vue de détecter un éventuel défaut de court circuit entre spires de la machine. Au moins pour chaque fréquence prédéfinie détectée dans le spectre de fréquences du signal acoustique, l'amplitude de l'harmonique est déterminée. Pour faciliter la prise de décision ultérieure, l'amplitude de chaque harmonique peut être normalisée (étape 37), par exemple en prenant comme référence l'harmonique principal de rang 1. Any predefined frequencies characteristic of an electrical fault (36) are then sought in the frequency spectrum (step 36). The search consists in checking whether the predefined frequency or frequencies stored in the data memory are present in the frequency spectrum. In particular, are sought in the frequency spectrum of possible harmonics of frequency fcc = (k + (ls) * n / p) * fo and possible harmonics close to even harmonics, in particular a harmonic of frequency close to 2fo, to detect a possible short-circuit fault between turns of the machine. At least for each predefined frequency detected in the frequency spectrum of the acoustic signal, the amplitude of the harmonic is determined. To facilitate subsequent decision-making, the amplitude of each harmonic may be normalized (step 37), for example by taking as a reference the main harmonic of rank 1.
Enfin, si au moins une fréquence prédéfinie caractéristique dudit défaut électrique est détectée, alors un défaut électrique est signalé (étape 40). Finally, if at least one predefined frequency characteristic of said electrical fault is detected, then an electrical fault is reported (step 40).
Dans l'exemple représenté et mis en oeuvre, au cours de l'étape de signalement d'un défaut, l'état d'avancement dudit défaut électrique est précisé en fonction de l'amplitude des harmoniques présents aux fréquences prédéfinies fcc = (k + (l-s)*n/p)*fo caractéristiques d'un défaut électrique et en fonction de l'amplitude d'un harmonique présent à une fréquence prédéfinie proche de la fréquence 2*fo caractéristique d'une vibration mécanique de la machine électrique. Des essais ont montré que, pour un court-circuit sur un moteur asynchrone, l'harmonique de vibration peut apparaître sans les harmoniques aux fréquences fcc, ou les harmoniques aux fréquences fcc peuvent apparaître sans l'harmonique de vibration ; dans tous les cas, l'apparition de l'harmonique de vibration ou l'apparition des harmoniques fcc mérite de signaler l'existence d'un défaut potentiel. In the example shown and implemented, during the step of signaling a fault, the progress of said electrical fault is specified according to the amplitude of the harmonics present at the predefined frequencies. fcc = (k + (ls) * n / p) * fo characteristics of an electrical fault and as a function of the amplitude of a harmonic present at a predefined frequency close to the frequency 2 * fo characteristic of a mechanical vibration of the electric machine. Tests have shown that, for a short-circuit on an asynchronous motor, the harmonic of vibration can appear without the harmonics at the frequencies fcc, or the harmonics at the frequencies fcc can appear without the harmonic of vibration; in any case, the appearance of the vibrational harmonic or the appearance of the fcc harmonics deserves to signal the existence of a potential defect.
Dans un exemple de mise en œuvre, l'état d'avancement du défaut électrique est défini par une méthode de logique floue prenant en compte l'amplitude de l'harmonique ou des harmoniques présent(s) à la (aux) fréquences prédéfinies caractéristique(s) du défaut électrique identifié et l'amplitude de l'harmonique présent à une fréquence prédéfinie caractéristique de la vibration mécanique de la machine électrique. La méthode de logique floue permet ici de calculer de manière qualitative l'état d'avancement du défaut Etat_M en fournissant un ensemble de règles formulées en langage naturel ; la méthode mise en œuvre fournit une valeur qualitative de Etat_M (état de la machine) parmi un ensemble de valeurs qualitatives {SAIN, INDEFINI, DEBUT, EVOLUE, CRITIQUE} en fonction de valeurs qualitatives des variables d'entrées H_D et H_V (respectivement l'amplitude de l'harmonique de défaut et l'amplitude de l'harmonique de vibration) prises parmi un ensemble de valeurs qualitatives {AUCUN, ZERO, PETIT, MOYEN, GRAND}. Le procédé selon l'invention va ainsi fournir une valeur qualitative parmi SAIN/INDEFINI/DEBUT/EVOLUE/CRITIQUE/, permettant de définir un degré d'urgence pour une action de maintenance préventive et planifier efficacement ladite action de maintenance préventive. In an implementation example, the state of progress of the electrical fault is defined by a fuzzy logic method taking into account the amplitude of the harmonic or harmonics present at the predefined frequency (s). (s) the electrical fault identified and the amplitude of the harmonic present at a predefined frequency characteristic of the mechanical vibration of the electric machine. The fuzzy logic method here makes it possible to qualitatively calculate the state of progress of the State_M defect by providing a set of rules formulated in natural language; the implemented method gives a qualitative value of State_M (state of the machine) among a set of qualitative values {SAIN, INDEFINED, DEBUT, EVOLVED, CRITICAL} according to qualitative values of the input variables H_D and H_V (respectively l the amplitude of the harmonic of default and the amplitude of the harmonic of vibration) taken among a set of qualitative values {NONE, ZERO, SMALL, MEDIUM, LARGE}. The method according to the invention will thus provide a qualitative value among SAIN / INDEFINI / DEBUT / EVOLUE / CRITICAL /, to define a degree of urgency for a preventive maintenance action and effectively plan said preventive maintenance action.
Dans l'exemple mis en œuvre, l'état SAIN de la machine correspond, dans le modèle mathématique d'une machine asynchrone avec défaut de court-circuit, à une résistance de contact entre spires Rk très supérieure à 40 Ohms, l'état DEBUT correspond à Rk compris entre 20 et 40 Ohms, l'état EVOLUE correspond à Rk compris entre 5 et 15 Ohms et l'état CRITIQUE correspond à Rk compris entre 0 et 5 Ohms. L'état INDEFINI correspond à une situation entre SAIN et DEBUT où, dans le spectre de fréquences du signal acoustique mesuré, les harmoniques aux fréquences caractéristiques semblent apparaître mais ont une amplitude trop faible pour être détectées avec certitude. In the example implemented, the state SAIN of the machine corresponds, in the mathematical model of an asynchronous machine with short-circuit fault, to a contact resistance between turns Rk much greater than 40 Ohms, the state DEBUT corresponds to Rk between 20 and 40 Ohms, the EVOLUE state corresponds to Rk between 5 and 15 Ohms and the CRITICAL state corresponds to Rk between 0 and 5 Ohms. The INDEFINED state corresponds to a situation between SAIN and DEBUT where, in the frequency spectrum of the measured acoustic signal, the harmonics at the characteristic frequencies seem to appear but have an amplitude too small to be detected with certainty.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de diagnostic de défaut électrique sur une machine électrique, procédé caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes, consistant à : 1. A method for diagnosing an electrical fault on an electrical machine, characterized in that it comprises the following steps, consisting of:
• déterminer un spectre de fréquences d'un signal acoustique émis par une machine électrique en fonctionnement (34),  Determining a frequency spectrum of an acoustic signal emitted by an operating electrical machine (34),
• rechercher d'éventuelles fréquences prédéfinies caractéristiques d'un défaut électrique (36)  • search for any predefined frequencies characteristic of an electrical fault (36)
• signaler un défaut électrique (étape 40) si au moins une fréquence prédéfinie caractéristique d'un défaut électrique est détectée.  • report an electrical fault (step 40) if at least one predefined frequency characteristic of an electrical fault is detected.
2. Procédé selon la revendication 1, comprenant également une étape consistant à mesurer un signal acoustique émis par une machine électrique en fonctionnement, l'étape de mesure étant réalisée préalablement à l'étape de détermination du spectre de fréquences dudit signal acoustique. 2. Method according to claim 1, also comprising a step of measuring an acoustic signal emitted by an electric machine in operation, the measuring step being performed prior to the step of determining the frequency spectrum of said acoustic signal.
3. Procédé selon la revendication 2 dans lequel, au cours de l'étape de mesure, le signal acoustique est mesuré et mémorisé. 3. The method of claim 2 wherein, during the measuring step, the acoustic signal is measured and stored.
4. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel la détermination du spectre de fréquences du signal acoustique comprend l'identification des fréquences des harmoniques présents dans le signal acoustique . 4. Method according to one of the preceding claims wherein the determination of the frequency spectrum of the acoustic signal comprises the identification of the frequencies of the harmonics present in the acoustic signal.
5. Procédé selon la revendication 4 dans lequel, pour au moins une fréquence prédéfinie caractéristique d'un défaut électrique, l'amplitude de l'harmonique correspondant est déterminée. 5. The method of claim 4 wherein, for at least one predefined frequency characteristic of an electrical fault, the amplitude of the corresponding harmonic is determined.
6. Procédé selon la revendication 5 dans lequel, au cours de l'étape de signalement d'un défaut, un état d'avancement dudit défaut électrique est précisé, ledit état d'avancement étant fonction de l'amplitude de l'harmonique ou des harmoniques présent(s) à la (aux) fréquence(s) prédéfinie(s) caractéristique(s) dudit défaut électrique et / ou fonction de l'amplitude d'un harmonique présent à une fréquence prédéfinie caractéristique d'une vibration mécanique de la machine électrique, ladite vibration mécanique étant générée par ledit défaut électrique. 6. Method according to claim 5 wherein, during the step of signaling a fault, a state of progress of said electrical fault is specified, said state of progress being a function of the amplitude of the harmonic or harmonics present at the predefined frequency (s) characteristic (s) of said electrical fault and / or function of the amplitude of a harmonic present at a predefined frequency characteristic of a mechanical vibration of the electric machine, said mechanical vibration being generated by said electrical fault.
7. Procédé selon la revendication 6 dans lequel l'état d'avancement du défaut électrique est défini par une méthode de logique floue prenant en compte l'amplitude de l'harmonique ou des harmoniques présent(s) à la fréquence prédéfinie ou aux fréquences prédéfinies caractéristique(s) du défaut électrique identifié et / ou l'amplitude de l'harmonique présent à une fréquence prédéfinie caractéristique de la vibration mécanique de la machine électrique. 7. The method of claim 6 wherein the state of progress of the electrical fault is defined by a fuzzy logic method taking into account the amplitude of the harmonic or harmonics present (s) at the preset frequency or frequencies predefined characteristic (s) of the identified electrical fault and / or the amplitude of the harmonic present at a predefined frequency characteristic of the mechanical vibration of the electric machine.
8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7 dans lequel, au cours de l'étape de signalement d'un défaut, un défaut électrique de type court-circuit entre spires est signalé lorsqu'un ou des harmoniques de défaut sont détectés pour des fréquences fcc = (k + (l-s)*n/p)*fo, fo étant la fréquence du réseau électrique alimentant la machine, p étant le nombre de paires de pôles de la machine, s étant le glissement de la machine, k étant un nombre entier impair et n étant un nombre entier pair ou lorsqu'un harmonique de vibration est identifié pour une fréquence fv proche de 2*fo. 8. Method according to one of claims 1 to 7 wherein, during the step of signaling a fault, a short circuit-type electrical fault between turns is signaled when one or more harmonic harmonics are detected. for frequencies fcc = (k + (ls) * n / p) * fo, fo being the frequency of the electrical network supplying the machine, p being the number of pairs of poles of the machine, s being the sliding of the machine, k being a an odd integer and n being an even integer or when a vibrational harmonic is identified for a frequency fv close to 2 * fo.
9. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8 dans lequel la détermination du spectre de fréquences du signal acoustique met en œuvre une Transformée de Fourier Rapide, une Transformée de Fourier à Court Terme ou une Transformée en Ondelette Continue. 9. Method according to one of claims 1 to 8 wherein the determination of the frequency spectrum of the acoustic signal implements a Fast Fourier Transform, a Short Term Fourier Transform or a Continuous Wavelet Transform.
10. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code de programme adaptées pour la mise en œuvre d'un procédé selon l'une des revendications 1 à 9. A computer program product downloadable from a communication network and / or recorded on a computer-readable and / or executable medium by a processor, characterized in that it includes program code instructions adapted for implementation. method according to one of claims 1 to 9.
11. Installation de diagnostic comprenant des moyens informatiques adaptés pour mettre en œuvre un procédé selon l'une des revendications 1 à 9. 11. Diagnostic installation comprising computer means adapted to implement a method according to one of claims 1 to 9.
12. Installation selon la revendication 11 comprenant également un capteur de mesure d'un signal acoustique émis par une machine électrique en fonctionnement. 12. Installation according to claim 11 also comprising a sensor for measuring an acoustic signal emitted by an electric machine in operation.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022153013A1 (en) * 2021-01-15 2022-07-21 Safran Actuator monitoring method

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020155147A1 (en) * 2019-02-02 2020-08-06 深圳市大疆创新科技有限公司 Motor operating state obtaining method and apparatus
CN113359029B (en) * 2021-06-03 2022-12-23 大连交通大学 Train motor fault acoustic detection equipment with high detection precision

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0738011B2 (en) * 1988-05-16 1995-04-26 株式会社日立製作所 Abnormality diagnosis system for high-voltage power equipment
US20060209632A1 (en) * 2002-11-12 2006-09-21 U-E Systems, Inc. General purpose signal converter
US7148696B2 (en) * 2005-01-12 2006-12-12 Eaton Corporation Electrical switching apparatus and method including fault detection employing acoustic signature
JP5089537B2 (en) * 2008-09-10 2012-12-05 三菱電機株式会社 Failure diagnosis device for electric blower and electric device equipped with the same
JP5578982B2 (en) * 2010-08-06 2014-08-27 株式会社東芝 Equipment failure evaluation system
US9046577B2 (en) * 2011-04-13 2015-06-02 GM Global Technology Operations LLC Corona and partial discharge diagnostic device and method for using the same
US10316849B2 (en) * 2014-10-15 2019-06-11 Grundfos Holding A/S Method and system for detection of faults in pump assembly via handheld communication device
US9618583B2 (en) * 2015-03-10 2017-04-11 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc Fault detection in induction motors based on current signature analysis

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022153013A1 (en) * 2021-01-15 2022-07-21 Safran Actuator monitoring method
FR3119019A1 (en) * 2021-01-15 2022-07-22 Safran METHOD FOR MONITORING AN ACTUATOR

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