KR100608235B1 - 유도전동기의 실시간 수명 예측, 결함 감지 방법 및 장치 - Google Patents

유도전동기의 실시간 수명 예측, 결함 감지 방법 및 장치 Download PDF

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박기주
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Abstract

본 발명은 유도전동기의 수명 예측 및 결함 감지를 실시간 온라인으로 수행할 수 있는 방법 및 장치를 제공하기 위한 것으로서, 유도전동기의 수명 예측, 권선 고장 검출, 베어링 고장 검출, 회전자 봉(rotator bar) 결함 검출, 공극(air gap) 이상 검출 방법으로 구성되며, 이에 의하여 유도전동기의 치명적인 고장을 예방할 수 있다. 그리고 본 발명에 따른 유도전동기의 실시간 온라인 수명 예측 방법은, 유도전동기의 고정자 전류, 권선 온도, 주위 온도를 측정하여 유도전동기의 권선 온도를 열적으로 모델링하는 단계; 상기 열적 모델링에 의한 권선 온도와 미리 정해진 권선 온도 한계치를 비교하여 열적 모델링에 의한 권선 온도가 권선 온도 한계치보다 낮은 경우에는 종료하고 높거나 같은 경우에는 트립 제어 신호와 알람 신호를 발생시키는 단계; 상기 열적 모델링에 의한 권선 온도와 권선 온도에 따른 유도전동기의 고장률 룩업 테이블(백만시간에 고장이 몇 번 발생할 확률을 나타낸 표)을 서치하여 유도전동기의 수명 및 고장률을 생성하는 단계; 및 상기 고정자 전류, 권선 온도, 주위 온도, 전압 불평형, 열적 모델링에 의한 권선 온도, 유도전동기의 수명 및 고장률을 표시하는 단계를 포함하여 이루어지는 것이 특징이다.
유도전동기, 수명, 결함, 고장, 감지, 권선, 베어링, 회전자봉, 공극, 편심.

Description

유도전동기의 실시간 수명 예측, 결함 감지 방법 및 장치{A method and a device for estimating durability and monitoring defects of induction motors in real time}
도 1 은 본 발명에 의한 유도전동기의 수명을 예측하는 방법을 나타낸 순서도.
도 2 는 유도전동기의 권선의 온도에 따른 절연 수명을 나타낸 그래프.
도 3 은 B종 유도전동기의 온도에 따른 고장률을 나타낸 그래프.
도 4 는 본 발명에 의한 임피던스 불평형 검출을 통한 유도전동기 고정자 권선의 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도.
도 5 는 본 발명에 의한 변환 벡터를 이용한 유도전동기 고정자 권선의 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도.
도 6 은 d-q 벡터 좌표 변환 시스템을 나타낸 도면.
도 7 은 정상상태인 고정자 전류의 벡터 표현을 나타낸 그래프.
도 8 은 비정상상태인 고정자 전류의 벡터 표현을 나타낸 그래프.
도 9 는 본 발명에 의한 유도전동기의 회전자 봉의 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도.
도 10 은 정상상태의 회전자 봉의 전류 고조파 스펙트럼도.
도 11 은 비정상상태의 회전자 봉의 전류 고조파 스펙트럼도.
도 12 는 본 발명에 의한 유도전동기의 회전자의 정적 편심 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도.
도 13 은 본 발명에 의한 유도전동기의 회전자의 동적 편심 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도.
도 14 는 정상상태의 유도전동기의 주파수 스펙트럼도.
도 15 는 편심상태의 유도전동기의 주파수 스펙트럼도.
도 16 은 본 발명에 의한 유도전동기의 베어링의 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도.
도 17 은 유도전동기의 베어링의 치수를 나타낸 도면.
본 발명은 유도전동기에 관한 것으로 보다 상세하게는 유도전동기의 수명 예측 및 결함 감지를 온라인 상에서 실시간으로 수행할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 기술에 관한 것이다.
유도전동기는 전기 기기나 산업 현장에서 매우 중요한 역할을 담당하고 있기 때문에 뜻하지 않은 돌발적인 고장에 따라 인명 피해와 공장라인의 정지 등 많은 문제를 초래할 수 있다. 따라서 유도전동기의 고장 예방 진단의 필요성이 오래전부터 크게 대두 되어 왔다. 더구나 이 문제는 실시간으로 처리해야할 필요성이 아주 높다. 하지만 이 문제를 실시간으로 해결할 수 있는 기술이 여지껏 개발되어 있지 못한 것이 현실이다.
일반적으로 유도전동기의 고장 원인은, 반복적이고 지나친 과열에 기인한 유도전동기의 고정자 권선의 절연 파괴에 의한 경우가 90% 이상이며, 나머지는 유지보수 미비와, 운전과실 등에 의한 것이다.
그런데 이와 같이 유도전동기의 고장 원인의 대부분을 차지하는 고정자 권선의 절연 파괴는 발견하기 힘든 고장 중의 하나이며, 권선에 고장이 발생한 경우 일정 기간 동안은 유도전동기가 동작하지만 곧 더 큰 고장으로 발전하게 되므로 초기 단계에서 이를 검출할 수 있는 방법이 절실하게 요구되고 있다.
본 발명은 이와 같은 유도전동기의 치명적인 고장을 예방하기 위해서 유도전동기의 수명을 예측함과 아울러 권선 고장 검출, 베어링 고장 검출, 회전자 봉(rotator bar) 결함 검출, 그리고 공극(air gap) 이상을 검출하여 실시간 온라인으로 유도전동기의 결함을 감지할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명이 구현한 고정자 전류를 이용한 수명 예측 및 고장진단 방법은 전동기의 상태에 가장 민감하고 정확하게 반응할 뿐만 아니라 별도의 하드웨어적인 추 가 장치 없이 소프트웨어의 부가기능으로 간단하게 구현할 수 있다는 장점을 갖는다.
본 발명의 다른 목적과 장점은 하기된 발명의 상세한 설명을 읽고 첨부된 도면을 참조하면 보다 명백해질 것이다.
1. 유도전동기의 수명 예측 방법
도 1 은 본 발명에 의한 유도전동기의 수명을 예측하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 1 에 나타난 바와 같이 본 발명에서 유도전동기의 수명의 예측 방법은,
유도전동기의 고정자 전류, 권선 온도 및 주위 온도를 측정하여 유도전동기의 권선 온도를 모델링하는 단계; 열적 모델링에 의한 권선 온도와 미리 정해진 권선 온도 한계치를 비교하여 열적 모델링에 의한 권선 온도가 권선 온도 한계치보다 낮은 경우에는 종료하고 높거나 같은 경우에는 트립 제어 신호와 알람 신호를 발생시키는 단계; 열적 모델링에 의한 권선 온도와 권선 온도에 따른 유도전동기의 고장률 룩업 테이블을 서치하여 유도전동기의 수명 및 고장률을 생성하는 단계; 및 고정자 전류, 권선 온도, 주위 온도, 전압 불평형, 열적 모델링에 의한 권선 온도, 유도전동기의 수명 및 고장률을 표시하는 단계를 포함하여 이루어진다.
이와 같은 단계를 수행하기 위해서 본 발명에서는 마이크로프로세서에 의해 구현되는 열적 모델링부, 역치(Threshold)검출기, 수명 기간 산출 회로 및 표시수단이 구비된다.
열적 모델은 주변온도, CT로부터의 전류, 그리고 온도 센서로부터 측정된 권선 온도 및 주변 온도, 전압 불평형으로 구성되며 전동기 권선의 온도는 다른 변수들 사이에서 전동기의 동작 중인 전류와 주변 온도간의 함수이다.
3상 각각의 전류 샘플들을 일정한 주기 동안 제공하여 3상의 평균 전류 및 각 상의 전류를 결정한다. 그리고 열적 모델링부에 공급되는 전류 값을 선택하기 위해서　마이크로프로세서에 호환되는 형식으로 보내진다.
역치 검출기는 열적 모델의 온도 값과 온도한계 Tmax와 비교하여, 온도 값이 온도 한계 Tmax보다 크거나 같을 때 트립 제어 신호를 발생시킨다. 이 경우 수명 예상 회로는 고장률 룩업 테이블을 서치하여 예상 수명 값을 나타내거나 유도전동기의 잔여 수명 값 및 고장률에 대한 신호를 만들어낸다.
고장률 룩업 테이블이란 백만시간에 고장이 몇 번 발생할 확률을 나타낸 표를 일컫는 것으로서 이에 대해 아래에서 상세히 설명한다.
도 2 는 ASTM D1830 규정에서 전동기 절연물의 종류가 각각 F, B, H종 일 때, 최소로 만족해야 할 권선의 절연 수명시간을 제시한 것으로서 사용 온도와 전기적인 수명의 관계를 나타낸 그래프이다. 이 그림을 보면 통상 사용상태의 경우에서는 온도가 10℃식 상승하면 수명은 1/2배로 감소됨을 알 수 있다.
본 발명에서는 도 2 의 권선의 절연 수명 그래프의 수명 테이타를 이용하여 도 3 및 표 1 내지 표 3과 같은 고장률을 산출하였다(x: 온도, y: 고장률).
Figure 112005073876336-pat00001
Figure 112005073876336-pat00002
Figure 112005073876336-pat00003
고장률(
Figure 112005073876336-pat00004
)의 단위[Failures/106 Hours]는 백만 시간에 고장이 몇 번 발생할 확률을 의미한다. 도 3 의 130℃에서 절연물 B종의 고장률(
Figure 112005073876336-pat00005
)은 50[Failures/106 Hours]를 나타낸다. 즉 확률 적으로 백만 시간에 50번의 고장이 발생함을 보여주고 있으며, 수명 시간 L(t)으로 나타내면 다음 식과 같다.
Figure 112005073876336-pat00006
고장률(
Figure 112005073876336-pat00007
) 50[Failures/106 Hours]는 수명시간L(t) 2만 시간에 해당 되며, 하루 24시간을 365일로 곱하면 1년은 8,760시간이 되므로, 수명시간L(t)은 2만 시 간을 8,760시간으로 나누면 2.28년에 해당 된다. 도 3 은 전동기를 하루 24시간 계속해서 사용하는 경우를 나타낸 것이다.
표 4 는 절연물의 종류가 각각 F, B, H종 일 때의 온도와 그에 따른 고장률을 나타낸 고장률 룩업 테이블이다.
Figure 112005073876336-pat00008
이와 같이 산출된 유도전동기의 수명 및 고장률이 고정자 전류, 권선 온도, 주위 온도, 전압 불평형, 열적 모델링에 의한 권선 온도와 함께 LCD와 같은 표시수단에 나타나게 된다.
2. 임피던스 불평형 검출을 통한 유도전동기 고정자 권선의 결함 감지 방법
도 4 는 본 발명에 의한 임피던스 불평형 검출을 통한 유도전동기 고정자 권선의 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 4 에 나타난 바와 같이 본 발명에서 임피던스 불평형 검출을 통한 유도전동기의 고정자 권선의 결함 감지 방법은,
각 상의 전압과 전류를 실시간으로 측정하여 각각의 실효치(RMS,root mean square value)를 구하는 단계, 상기 구해진 전압과 전류의 실효치를 통하여 각 상의 합성 임피던스 값을 구하는 단계, 상기 각 상의 임피던스 값으로 임피던스 편차를 구하여 미리 정해진 허용기준치와 비교하는 단계, 및 상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 고정자 권선간 단락, 상간 단락, 결상 중 어느 하나를 표시하는 단계, 를 포함하여 이루어진다.
유도전동기의 세 권선 중에서 어느 한 권선이 낮은 인덕턴스 값을 나타내면 전동기가 운전되는 동안 불평형 자속 발생의 원인이 된다. 따라서 선간단락이 진전되기 전, 절연 저하의 초기진단을 위해 연속적인 온라인 모니터링이 요구된다.
권선 내의 선간 단락이 상간, 또는 상과 대지간 결함, 전동기 결함으로 진전되는데 얼마나 걸릴 것인가가 또한 문제이다. 이 문제는 수많은 변수들의 함수이고 각 전동기에 따라 유일하므로 분석하기는 어렵다. 유도전동기에 대하여 연속 온라인 모니터링 시스템에서 결함을 검출하기에는 고장에 이르는 시간이 너무 짧으므로 고정자 권선의 선간 단락을 온라인으로 진단하는 것이 매우 절실한 상태이다.
본 발명에서는 전동기에 공급되는 전원라인에서 각 상의 전압과 전류를 측정하여 각각의 합성 임피던스 값을 비교하면 고정자 권선의 결함을 감지할 수 있도록 하였다. 즉, 각 상의 전압 및 전류 편차, 그리고 임피단스 편차를 실시간으로 연산하여 허용기준치와 비교함으로써 고정자 권선 간 단락,상간 단락,결상 등을 검출할 수 있도록 하였다.
3. 변환 벡터를 이용한 유도전동기 고정자 권선의 결함 감지 방법
도 5 는 본 발명에 의한 변환 벡터를 이용한 유도전동기 고정자 권선의 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 5 에 나타난 바와 같이 본 발명에서 변환 벡터를 이용한 유도전동기 고정자 권선의 결함 감지 방법은,
고정자와 회전자에 공급되는 3상전류를 실시간으로 샘플링하는 단계, 상기 샘플링 된 전류를 정상분(positive sequence)과 역상분(negative sequence)의 d-q 벡터의 합으로 표시하는 단계, 유도전동기의 고정자 좌표계 전압방정식을 통하여 전압을 계산하는 단계, 고정좌표계의 전류로 전압을 역변환하는 단계, 고정자의 전압방정식을 동기 회전좌표축으로 변환하는 단계, 3상 전류 변수로부터 d-q 벡터 성분을 정리하는 단계, 기준 벡터(reference vector)와 비교하는 단계, 및 상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 과부하, 권선간 단락, 결상 중 어느 하나를 표시하는 단계를 포함하여 이루어진다.
유도전동기의 고정자 권선 고장 진단을 위한 방법으로 본 발명에서는 전류d-q vector 패턴을 이용하여 단락 턴 수의 증가에 따른 패턴의 변화, 고장 상에 변화에 따른 패턴의 변화, 부하 변화에 따른 패턴의 변화를 진단할 수 있도록 하였다.
전동기 고정자 권선 간에 합선이 생긴 상태에서 공급전류는 불균형을 나타낸다. 전동기 공급전류는 정상(positive sequence)분과 역상(negative sequence)분의 벡터 합으로 표현되며, 이러한 두 성분의 존재는 도 6 과 같은 좌표변환을 통해 전류 d-q 벡터의 궤적을 도 7 및 도 8 과 같이 타원이 되도록 플로팅된다. 이렇게 되면, 장 축의 길이는 전동기 공급전류의 정상 분과 역상 분의 진폭의 합에 비례하고, 단축의 길이는 두 성분의 진폭의 차에 비례하는 특징을 갖는다.
전류 d-q 벡터방법을 이용한 고정자 권선 고장검출의 원리는 전동기 전류의 d-q Vector 표현에 따라 얻어진 독특한 패턴을 구별하는 것에 기초한다.
유도전동기의 고정좌표 계 전압방정식은 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112005073876336-pat00009
여기서 ω r 은 회전자 각속도, v, i 는 전압 및 전류, R은 저항, L은 인덕턴스, 첨자 s, r은 각각 고정자와 회전자의 값, 첨자 α,β는 고정자 좌표계를 나타낸다.
위의 방정식을 전류 방정식으로 고쳐 쓰면 다음 식과 같다.
Figure 112005073876336-pat00010
여기서 D=L s L r -L 2 m , p는 미분연산자이다.
고정자의 전압 방정식인 수학식 2를 동기 회전 좌표축으로 변환한 전압 방정식을 다시 쓰면 다음 식과 같다.
Figure 112005073876336-pat00011
여기서 ω e 는 동기회전속도이고 ω sl 은 슬립각속도이고 첨자 d, q는 동기회전 좌표계를 나타낸다.
삼상 전류 변수로부터 d-q Vector 성분을 정리하면 다음 식과 같다.
Figure 112005073876336-pat00012
이상적인 조건에서 Park's Vector 성분은 다음과 같다.
Figure 112005073876336-pat00013
여기서 iM은 공급 상 전류의 최대 값 (A)이고 ω는 공급 각 주파수 (rad/s)이고 t는　시간 변수이다.
위의 식에 상응하는 그림은 좌표상의 원점에 중심을 둔 원 궤적으로서 정상 전동기의 경우, 완벽하게 대칭전압이 공급되고,전동기 공급전류는 단지 정상(positive-sequence)분만 포함하게 되어, 도 7 및 도 8 과 같은 전류 d-q Vector 궤적을 일정한 크기로 만들어 준다. 이와 같이 d-q벡터의 패턴을 고정자 권선의 전류와 대응시켜 플로팅하면 권선단락, 고장 상, 부하전류의 변화에 따른 결상전류 등을 얻을 수 있다.
4. 회전자 봉 결함 감지 방법
도 9 는 본 발명에 의한 유도전동기의 회전자 봉의 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 9 에 나타난 바와 같이 본 발명에서 유도전동기의 회전자 봉 결함 감지 방법은,
고정자 전류의 파형을 캡춰(capture)하는 단계, 슬립 주파수를 계산하는 단계, 전원주파수의 양쪽 측대파(side band)를 추출하는 단계, 전원주파수의 성분과 측대파 극통과 주파수(PPF, pole pass frequency)의 레벨 차를 산출하는 단계, 상기 레벨 차를 미리 정해진 허용기준치와 비교하는 단계, 및 상기 비교의 결과에 따라 회전자 봉 결함률 테이블을 서치하여 회전자 봉의 상태를 표시하는 단계를 포함하여 이루어진다.
본 발명에서는 계측으로부터 전원주파수 성분과 측대역파 성분과의 레벨차를 구하여 값을 환산하며 이 값이 회전자봉 결함(저항 결함률)을 나타내게 된다.
유도전동기의 회전자에 결함이 있는 경우 결함의 위치가 자극을 통과할 때 흐르는 전류에 변화가 생기게 되므로, 전원주파수 피크에 결함 회전자의 회전과 함께 변조가 일어나게 된다. 주파수 영역에서는 전동기의 극 통과 주파수(PPF)가 전원 주파수의 양쪽 측대파(side band)로서 나타나게 된다.
일반적으로 도 10 과 같이 전원주파수 성분과 측대파 PPF의 레벨 사이에 60dB 이상의 차이가 나면 회전자 봉 상태가 양호함을 나타내며, 도 11 과 같이 회전자 봉이 나빠지기 시작하면 회전자 임피던스가 증가하고, 이것에 의해 전원에서 흐르는 전류는 증가하게 되어, 전류 스펙트럼에서는 PPF피크 진폭이 증가하게 된 다. 따라서 전원주파수 성분과 자극통과 주파수 성분(PPF)과의 레벨 차에 의해 회전자 결함의 정도를 검출할 수 있다.
진폭 차가 50dB 이상이면 전동기 회전자 봉이 정상이고, 40dB 이하인 경우 확실하게 문제가 있고, 레벨 값이 작아짐에 따라 회전자에 문제가 심각해진다.
회전자 봉 결함률 테이블의 일 구성례를 표 5에 나타내었다. 본 발명에서는 이러한 결함률 테이블을 서치하여 회전자 봉의 상태를 점검하게 된다.
Figure 112005073876336-pat00014
표 5 에서 전원주파수와 측대파 성분의 진폭 레벨 차가 50dB이면 전동기 회전자가 정상이고, 40~50dB 사이인 경우 회전자봉 결함이 발생되는 초기상태임을 나타낸다. 그리고 40dB이하이면 1, 2개의 회전자봉 결함이 발생하고, 35dB이하이면 회전자에 문제가 심각해짐을 나타낸다.
5. 회전자의 편심 결함 감지 방법
도 12 는 본 발명에 의한 유도전동기의 회전자의 정적 편심 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 12 에 나타난 바와 같이 본 발명에서 유도전동기의 회전자의 정적 편심 결함 감지 방법은,
고정자 전류의 파형을 캡춰(capture)하는 단계, 고조파를 측정하는 단계, 회전자 봉의 통과 주파수에 라인 주파수를 가하거나 감하여서 정적 편심 주파수를 계산하는 단계, 상기 고조파와 정적 편심 주파수를 비교하는 단계, 및 상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 회전자 정적 편심 결함 중 어느 하나를 표시하는 단계를 포함하여 이루어진다.
도 13 은 본 발명에 의한 유도전동기의 회전자의 동적 편심 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 13 에 나타난 바와 같이 본 발명에서 유도전동기의 회전자의 동적 편심 결함 감지 방법은,
고정자 전류의 파형을 캡춰(capture)하는 단계, 고조파를 측정하는 단계, 회전자 봉의 통과 주파수에 라인 주파수를 가하거나 감하여서 정적 편심 주파수를 계산하는 단계, 정적 편심 주파수에 회전자의 회전 주파수를 가하거나 감하여서 동적 편심 주파수를 계산하는 단계, 상기 고조파와 동적 편심 주파수를 비교하는 단계, 및 상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 회전자 동적 편심 결함 중 어느 하나를 표시하는 단계를 포함하여 이루어진다.
정적 편심과 동적 편심에 의한 주파수 성분은 회전자가 frpm으로 회전하고, 회전자에 봉이 N 개 있을 때, 공극 편심에 의한 회전자 봉 통과 주파수는 frpmN가 되므로, 전류 측정에 의해 나타나는 주파수 성분은 전원 성분의 홀수 하모닉에서 나타나게 된다. 이를 수식으로 만들면 정적 편심에 대하여는 수학식 7과 같고 동적 편심에 대하여는 수학식 8과 같다.
Figure 112005073876336-pat00015
Figure 112005073876336-pat00016
도 14 와 도 15 는 정상 상태와 편심 된 상태에서의 회전자 주파수 스펙트럼을 각각 디스플레이 화면 상에서 보여 준 예로서 정상 상태에서는 고조파 성분이 없는 편이나, 편심 불량의 경우는 많은 고조파 성분을 포함하고 있음을 알 수 있다.
6. 베어링 결함 감지 방법
도 16 은 본 발명에 의한 유도전동기의 베어링의 결함을 감지하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 16 에 나타난 바와 같이 본 발명에서 유도전동기의 베어링 결함 감지 방법은,
고정자 전류의 파형을 캡춰(capture)하는 단계, 베어링 곱함수에 회전 주파수를 곱하여 베어링 결함 주파수를 계산하는 단계, 상기 베어링 결함 주파수와 미리 정해진 허용기준치를 비교하는 단계, 및 상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 베어링 결함 중 어느 하나를 표시하는 단계를 포함하여 이루어진다.
베어링 결함은 공극의 동적 편심과 유사하게 공극 자속 밀도에 불균일을 주어 고정자 전류에 변화를 준다. 베어링 결함 주파수는 베어링 제작 회사에서 제공되는 베어링 곱 함수(bearing multiplier)에 회전 주파수를 곱한 것의 전원 주파수 측대파로서 나타나게 된다. 전류 스펙트럼에서 나타나는 베어링 결함 주파수를 식으로 표현하면 다음 식과 같다.
Figure 112005073876336-pat00017
베어링 고장의 경우 정상적인 동작 조건에서부터 고장이 발생하는 경우에는 보통 미세한 베어링 볼이나 링 표면의 균열이나 흠집에서 시작된다. 일단 균열이 발생하면 흠집에 주기적으로 힘이 가해져서 급속히 확산, 진전되어 급기야 베어링 내에 파편 조각이 발생하여 그 정도가 감지할 수 있는 정도가 된다.
고장 주파수는 베어링의 기계적 구조와 전동기의 회전속도에 의해 결정된다. 즉, 베어링의 기계적 치수가 도 17 과 같을 때, 베어링의 바깥쪽 링에 고장이 발생한 경우와 안쪽 링에 고장이 발생한 경우에 나타나는 주파수는 수학식 10과 수학식 11로부터 각각 구해진다.
Figure 112005073876336-pat00018
Figure 112005073876336-pat00019
대부분의 베어링은 6~12개의 볼을 가지고 있으므로 이 때 fo와 fi는 다음과 같이 근사할 수 있다.
fo = fe±k (0.4 n fr)
fi = fe±k (0.6 n fr)
fr : 전동기의 회전속도
이처럼 본 발명은 다양하게 변형될 수 있고 여러 가지 형태를 취할 수 있으 며 상기 발명의 상세한 설명에서는 그에 따른 특별한 실시예에 대해서만 기술하였다. 하지만 본 발명은 상기 발명의 상세한 설명에서 언급된 특별한 형태로 한정되는 것이 아닌 것으로 이해되어야 하며, 오히려 첨부된 청구범위에 의해 정의되는 본 발명의 정신과 범위 내에 있는 모든 변형물과 균등물 및 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명에 의한 유도전동기의 수명 예측 및 결함 감지 방법 및 장치에 의해 기존의 모터 제어반에 별도의 하드웨어의 추가 없이 소프트웨어적인 보완만으로 손쉽고 정확하게 유도전동기의 수명을 예측할 수 있고 고장이 발생한 경우 초기에 이를 발견할 수 있게 된다.

Claims (9)

  1. 유도전동기의 고정자 전류, 권선 온도, 주위 온도 및 전압 불평형을 측정하여 유도전동기의 권선 온도를 열적으로 모델링하는 단계;
    상기 열적 모델링에 의한 권선 온도와 미리 정해진 권선 온도 한계치를 비교하여 열적 모델링에 의한 권선 온도가 권선 온도 한계치보다 낮은 경우에는 종료하고 높거나 같은 경우에는 트립 제어 신호와 알람 신호를 발생시키는 단계;
    상기 열적 모델링에 의한 권선 온도와 권선 온도에 따른 유도전동기의 고장률 룩업 테이블(백만시간에 고장이 몇 번 발생할 확률을 나타낸 표)을 서치하여 유도전동기의 수명 및 고장률을 생성하는 단계; 및
    상기 고정자 전류, 권선 온도, 주위 온도, 전압 불평형, 열적 모델링에 의한 권선 온도, 유도전동기의 수명 및 고장률을 표시하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는, 유도전동기의 실시간 온라인 수명 예측 방법.
  2. 각 상의 전압과 전류를 실시간으로 측정하여 각각의 실효치(RMS,root mean square value)를 구하는 단계(s10-1),
    상기 구해진 전압과 전류의 실효치를 통하여 각 상의 합성 임피던스 값을 구하는 단계(s10-2),
    상기 각 상의 임피던스 값으로 임피던스 편차를 구하여 미리 정해진 허용기준치와 비교하는 단계(s10-3), 및
    상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 고정자 권선간 단락, 상간 단락, 결상 중 어느 하나를 표시하는 단계(s10-4)를 포함하여 이루어지는, 유도전동기의 고정자 권선의 결함을 감지하는 방법(s10).
  3. 고정자와 회전자에 공급되는 3상전류를 실시간으로 샘플링하는 단계(s20-1), 상기 샘플링 된 전류를 정상분(positive sequence)과 역상분(negative sequence)의 d-q 벡터의 합으로 표시하는 단계(s20-2),
    고정좌표계의 전류로 전압을 역변환하는 단계(s20-3),
    고정자의 전압방정식을 동기 회전좌표축으로 변환하는 단계(s20-4),
    3상 전류 변수로부터 d-q 벡터 성분을 정리하는 단계(s20-5),
    기준 벡터(reference vector)와 비교하는 단계(s20-6), 및
    상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 과부하, 권선간 단락, 결상 중 어느 하나를 표시하는 단계(s20-7)를 포함하여 이루어지는, 유도전동기의 고정자 권선의 결함을 감지하는 방법(s20).
  4. 고정자 전류의 파형을 캡춰(capture)하는 단(s30-1)계,
    슬립 주파수를 계산하는 단계, 전원주파수의 양쪽 측대파(side band)를 추출하는 단계(s30-2),
    전원주파수의 성분과 측대파 극통과 주파수(PPF, pole pass frequency)의 레벨 차를 산출하는 단계(s30-3),
    상기 레벨 차를 미리 정해진 허용기준치와 비교하는 단계(s30-4), 및
    상기 비교의 결과에 따라 회전자 봉 결함률 테이블을 서치하여 회전자 봉의 상태를 표시하는 단계(s30-5)를 포함하여 이루어지는, 유도전동기의 회전자 봉의 결함을 감지하는 방법(s30).
  5. 고정자 전류의 파형을 캡춰(capture)하는 단계(s40-1),
    고조파를 측정하는 단계, 회전자 봉의 통과 주파수에 라인 주파수를 가하거나 감하여서 정적 편심 주파수를 계산하는 단계(s40-2),
    상기 고조파와 정적 편심 주파수를 비교하는 단계(s40-3), 및
    상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 회전자 정적 편심 결함 중 어느 하나를 표시하는 단계(s40-4)를 포함하여 이루어지는, 유도전동기의 회전자의 정적 편심 결함을 감지하는 방법(s40).
  6. 고정자 전류의 파형을 캡춰(capture)하는 단계(s50-1),
    고조파를 측정하는 단계(s50-2),
    회전자 봉의 통과 주파수에 라인 주파수를 가하거나 감하여서 정적 편심 주파수를 계산하는 단계(s50-3),
    정적 편심 주파수에 회전자의 회전 주파수를 가하거나 감하여서 동적 편심 주파수를 계산하는 단계(s50-4),
    상기 고조파와 동적 편심 주파수를 비교하는 단계(s50-5), 및
    상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 회전자 동적 편심 결함 중 어느 하나를 표시하는 단계(s50-6)를 포함하여 이루어지는, 유도전동기의 회전자의 동적 편심 결함을 감지하는 방법(s50).
  7. 고정자 전류의 파형을 캡춰(capture)하는 단계(s60-1),
    베어링 곱함수에 회전 주파수를 곱하여 베어링 결함 주파수를 계산하는 단계(s60-2),
    상기 베어링 결함 주파수와 미리 정해진 허용기준치를 비교하는 단계(s60-3), 및
    상기 비교의 결과에 따라 정상 동작, 베어링 결함 중 어느 하나를 표시하는 단계(s60-4)c를 포함하여 이루어지는, 유도전동기의 베어링 결함을 감지하는 방법(s60).
  8. 제1항에 의한 유도전동기의 실시간 온라인 수명 예측 방법 모듈을 탑재한 모터 제어반.
  9. 제2항 내지 제7항 중 어느 한 항에 의한 유도전동기의 결함 감지 모듈을 탑재한 모터 제어반.
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Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013108971A1 (ko) * 2012-01-18 2013-07-25 고려대학교 산학협력단 유도 전동기의 회전자 결함 진단 장치, 방법 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 매체
KR101335787B1 (ko) 2011-05-17 2013-12-02 도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤 전동기의 예방 보전 장치
KR101432786B1 (ko) 2013-11-14 2014-09-23 엠앤디테크놀로지 주식회사 모터의 고장진단방법 및 그 시스템
KR101521771B1 (ko) * 2014-10-16 2015-05-21 한국남부발전(주) 고압전동기 수명 예측 진단 방법
KR101585770B1 (ko) 2014-05-30 2016-01-14 현대위아 주식회사 매입 영구자석 동기 전동기의 단상 결상 고장 검출 시스템
KR20170030229A (ko) * 2015-09-09 2017-03-17 고려대학교 산학협력단 유도 전동기 저널 베어링 진단 시스템 및 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체
KR101823922B1 (ko) * 2017-05-15 2018-01-31 (주)대한시스템 능동적 상태진단이 가능한 모터기동시스템
KR101824718B1 (ko) * 2017-06-28 2018-02-02 (주)대신피아이씨 지능형 통합 사전 전기재해 분석 및 안전 자가진단기능이 내장된 원격 자동제어감시반
KR200486953Y1 (ko) * 2017-09-08 2018-07-18 한국발전기술주식회사 지능형 전동기 상태 진단장치
KR101877544B1 (ko) * 2018-05-11 2018-08-09 주식회사 아이씨티솔루션스 송풍기 노후화 예측 및 진단을 통한 에너지 최적화 제어 시스템
KR101917323B1 (ko) * 2018-05-11 2018-11-13 주식회사 아이씨티솔루션스 펌프 노후화 예측 및 진단을 통한 에너지 최적화 제어 시스템
KR20190099861A (ko) * 2018-02-20 2019-08-28 고려대학교 산학협력단 3상 교류 돌극형 동기기의 댐퍼 바 고장 진단 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체
KR20200081591A (ko) * 2018-12-27 2020-07-08 현대자동차주식회사 웨이블릿변환을 이용한 동기전동기의 고장진단방법
KR102225094B1 (ko) 2019-10-31 2021-03-09 한양대학교 산학협력단 제어용 인버터를 가지는 유도 전동기의 고정자 권선 오프라인 고장 진단 방법 및 장치
WO2021112577A1 (ko) * 2019-12-05 2021-06-10 주식회사 아이티공간 인공지능을 통한 기기의 이상 부위 학습 검출방법
KR20220086243A (ko) 2020-12-16 2022-06-23 주식회사 이테크놀리지 복합 성형기의 전동기 고장진단방법
KR20220086242A (ko) 2020-12-16 2022-06-23 주식회사 이테크놀리지 복합 성형기용 유도전동기 고장진단시스템
CN118169560A (zh) * 2024-05-16 2024-06-11 费莱(浙江)科技有限公司 基于多维传感的电机绕组故障监测方法及系统

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101335787B1 (ko) 2011-05-17 2013-12-02 도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤 전동기의 예방 보전 장치
WO2013108971A1 (ko) * 2012-01-18 2013-07-25 고려대학교 산학협력단 유도 전동기의 회전자 결함 진단 장치, 방법 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 매체
KR101432786B1 (ko) 2013-11-14 2014-09-23 엠앤디테크놀로지 주식회사 모터의 고장진단방법 및 그 시스템
KR101585770B1 (ko) 2014-05-30 2016-01-14 현대위아 주식회사 매입 영구자석 동기 전동기의 단상 결상 고장 검출 시스템
KR101521771B1 (ko) * 2014-10-16 2015-05-21 한국남부발전(주) 고압전동기 수명 예측 진단 방법
KR20170030229A (ko) * 2015-09-09 2017-03-17 고려대학교 산학협력단 유도 전동기 저널 베어링 진단 시스템 및 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체
KR101720569B1 (ko) 2015-09-09 2017-03-29 고려대학교 산학협력단 유도 전동기 저널 베어링 진단 시스템 및 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체
KR101823922B1 (ko) * 2017-05-15 2018-01-31 (주)대한시스템 능동적 상태진단이 가능한 모터기동시스템
KR101824718B1 (ko) * 2017-06-28 2018-02-02 (주)대신피아이씨 지능형 통합 사전 전기재해 분석 및 안전 자가진단기능이 내장된 원격 자동제어감시반
KR200486953Y1 (ko) * 2017-09-08 2018-07-18 한국발전기술주식회사 지능형 전동기 상태 진단장치
KR20190099861A (ko) * 2018-02-20 2019-08-28 고려대학교 산학협력단 3상 교류 돌극형 동기기의 댐퍼 바 고장 진단 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체
KR102028710B1 (ko) * 2018-02-20 2019-10-04 고려대학교 산학협력단 3상 교류 돌극형 동기기의 댐퍼 바 고장 진단 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체
KR101917323B1 (ko) * 2018-05-11 2018-11-13 주식회사 아이씨티솔루션스 펌프 노후화 예측 및 진단을 통한 에너지 최적화 제어 시스템
KR101877544B1 (ko) * 2018-05-11 2018-08-09 주식회사 아이씨티솔루션스 송풍기 노후화 예측 및 진단을 통한 에너지 최적화 제어 시스템
KR20200081591A (ko) * 2018-12-27 2020-07-08 현대자동차주식회사 웨이블릿변환을 이용한 동기전동기의 고장진단방법
KR102687049B1 (ko) 2018-12-27 2024-07-24 현대자동차주식회사 웨이블릿변환을 이용한 동기전동기의 고장진단방법
KR102225094B1 (ko) 2019-10-31 2021-03-09 한양대학교 산학협력단 제어용 인버터를 가지는 유도 전동기의 고정자 권선 오프라인 고장 진단 방법 및 장치
KR20210070867A (ko) * 2019-12-05 2021-06-15 (주)아이티공간 인공지능을 통한 기기의 이상 부위 학습 검출방법
KR102344464B1 (ko) * 2019-12-05 2021-12-29 (주)아이티공간 인공지능을 통한 기기의 이상 부위 학습 검출방법
US11714403B2 (en) 2019-12-05 2023-08-01 Its Co., Ltd. Method for learning and detecting abnormal part of device through artificial intelligence
WO2021112577A1 (ko) * 2019-12-05 2021-06-10 주식회사 아이티공간 인공지능을 통한 기기의 이상 부위 학습 검출방법
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CN118169560A (zh) * 2024-05-16 2024-06-11 费莱(浙江)科技有限公司 基于多维传感的电机绕组故障监测方法及系统

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