RU142018U1 - ELECTRIC DRIVE MACHINE UNIT FOR DIAGNOSTICS - Google Patents

ELECTRIC DRIVE MACHINE UNIT FOR DIAGNOSTICS Download PDF

Info

Publication number
RU142018U1
RU142018U1 RU2014107380/28U RU2014107380U RU142018U1 RU 142018 U1 RU142018 U1 RU 142018U1 RU 2014107380/28 U RU2014107380/28 U RU 2014107380/28U RU 2014107380 U RU2014107380 U RU 2014107380U RU 142018 U1 RU142018 U1 RU 142018U1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
block
neural network
unit
output
fourier transform
Prior art date
Application number
RU2014107380/28U
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Мусса Гумерович Баширов
Иван Викторович Прахов
Алексей Викторович Самородов
Айдар Амирович Абдуллин
Эльмира Муссаевна Баширова
Ирина Сергеевна Миронова
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уфимский государственный нефтяной технический университет"
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 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уфимский государственный нефтяной технический университет" filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Уфимский государственный нефтяной технический университет"
Priority to RU2014107380/28U priority Critical patent/RU142018U1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU142018U1 publication Critical patent/RU142018U1/en

Links

Images

Abstract

Устройство для диагностики машинного агрегата с электрическим приводом, содержащее блок датчиков тока и блок датчиков напряжения, при этом выходы блоков датчиков подключены к блоку дискретного преобразования Фурье, к выходу блока дискретного преобразования Фурье подключен блок фильтрации данных, к которому подключены блок нейронной сети и блок подготовки данных для построения нейросетевой модели, выход блока нейронной сети подключен к блоку сравнения, который связан с дисплеем или с ЭВМ.A device for diagnosing an electrically driven machine assembly containing a block of current sensors and a block of voltage sensors, while the outputs of the sensor blocks are connected to a discrete Fourier transform block, a data filtering block is connected to the output of the discrete Fourier transform block, to which a neural network block and a training block are connected data to build a neural network model, the output of the neural network unit is connected to a comparison unit, which is connected to a display or computer.

Description

Полезная модель относится к области диагностики механизмов и систем с электрическим приводом на основе анализа параметров гармонических составляющих токов и напряжений, генерируемых электродвигателем.The utility model relates to the field of diagnostics of mechanisms and systems with an electric drive based on an analysis of the parameters of harmonic components of currents and voltages generated by an electric motor.

Известно устройство для диагностики относительного эксцентриситета ротора асинхронных двигателей (патент RU 55995, G01R 1/34, опубл. 27.08.2006) с трехфазной обмоткой статора, соединенной по схеме звезды с нулевой точкой, содержащее симметричную звезду резисторов, вольтметр, при этом симметричная звезда резисторов и трехфазная обмотка статора подключены к одному и тому же источнику трехфазного напряжения, отличающееся тем, что устройство снабжено полосовым фильтром, причем вход полосового фильтра подключен к нулевым точкам симметричной звезды резисторов и трехфазной обмотки статора, а вольтметр подключен к выходу полосового фильтра.A device for diagnosing the relative eccentricity of the rotor of asynchronous motors (patent RU 55995, G01R 1/34, publ. 08/27/2006) with a three-phase stator winding connected by a star circuit with a zero point, containing a symmetrical star of resistors, a voltmeter, while a symmetrical star of resistors and a three-phase stator winding are connected to the same three-phase voltage source, characterized in that the device is equipped with a band-pass filter, and the input of the band-pass filter is connected to the zero points of the symmetrical star sources and a three-phase stator winding, and a voltmeter is connected to the output of the bandpass filter.

Недостатком указанного технического решения является ограниченность видов диагностируемых неисправностей, т.е. устройство применяется только для диагностики относительного эксцентриситета ротора асинхронных двигателей.The disadvantage of this technical solution is the limited types of diagnosed faults, i.e. the device is used only for the diagnosis of the relative eccentricity of the rotor of induction motors.

Известна автоматизированная система для контроля и диагностики электронасосов системы пресной воды (патент RU 129641, Кл. G01M 5/00, опубл. 27.06.2013), содержащая датчики вибрации и аналого-цифровые преобразователи, передающие информацию о работе электронасосов через устройство ввода-вывода в оперативное запоминающее устройство. Микропроцессор, сравнив данные постоянного и оперативного запоминающих устройств, подает сигнала о нормальной или аварийной работе электронасоса в блок управления, который, в случае аварии при помощи пускателя останавливает неисправный насос.A well-known automated system for monitoring and diagnosing electric pumps of a fresh water system (patent RU 129641, Cl. G01M 5/00, publ. 06/27/2013) containing vibration sensors and analog-to-digital converters that transmit information about the operation of electric pumps through an input-output device in random access memory. The microprocessor, comparing the data of the permanent and random access memory, sends a signal about the normal or emergency operation of the electric pump to the control unit, which, in the event of an accident using the starter, stops the faulty pump.

Недостатками указанного технического решения является сложность необходимых измерений, ограниченность видов диагностируемых неисправностей, ограниченность применения в помещениях с взрывоопасной средой.The disadvantages of this technical solution are the complexity of the necessary measurements, the limited types of diagnosed faults, the limited use in rooms with explosive atmospheres.

Наиболее близким по технической сути и достигаемому результату является устройство для диагностики электродвигателей переменного тока (патент RU 121086, G01R 31/34, опубл. 10.10.2012 (прототип)), к фазам питания асинхронного двигателя подключают три датчика фазных токов, выходы датчиков подключены к блоку вычисления результирующего модуля тока, к которому последовательно подключены блок вейвлет преобразования, блок интегральной оценки и блок сравнения, который связан или с дисплеем или ЭВМ, при этом блок порогового значения соединен с блоком сравнения.The closest in technical essence and the achieved result is a device for diagnosing AC electric motors (patent RU 121086, G01R 31/34, publ. 10.10.2012 (prototype)), three phase current sensors are connected to the phases of the asynchronous motor, the outputs of the sensors are connected to the calculation unit of the resulting current module, to which the wavelet transform unit, the integral evaluation unit and the comparison unit are connected, which is connected either to the display or the computer, while the threshold value unit is connected to the compared unit and I.

Недостатком указанного технического решения является ограниченность видов диагностируемых неисправностей, т.е. устройство применяется только для диагностики электродвигателей переменного тока.The disadvantage of this technical solution is the limited types of diagnosed faults, i.e. The device is used only for the diagnosis of AC motors.

Задачей полезной модели является создание устройства для более точной и достоверной диагностики, как отдельных элементов, так и всего механизма и системы с электрическим приводом.The objective of the utility model is to create a device for more accurate and reliable diagnostics of both individual elements and the entire mechanism and system with an electric drive.

Указанная задача решается тем, что устройство для диагностики машинного агрегата с электрическим приводом содержит блок датчиков тока и блок датчиков напряжения, при этом выходы блоков датчиков подключены к блоку дискретного преобразования Фурье, к выходу блока дискретного преобразования Фурье подключен блок фильтрации данных, к которому подключены блок нейронной сети и блок подготовки данных для построения нейросетевой модели, выход блока нейронной сети подключен к блоку сравнения, который связан с дисплеем или с ЭВМ.This problem is solved by the fact that the device for diagnosing a machine unit with an electric drive contains a current sensor block and a voltage sensor block, while the outputs of the sensor blocks are connected to the discrete Fourier transform unit, the data filtering unit is connected to the output of the discrete Fourier transform unit, to which the block is connected a neural network and a data preparation unit for constructing a neural network model, the output of a neural network unit is connected to a comparison unit, which is connected to a display or a computer.

Блок датчиков тока и блок датчиков напряжения подключают к фазам питания электродвигателя. Блок нейронной сети обрабатывает полученные параметры 3, 5, 7 и 9 гармонических составляющих токов и напряжений и выдает результат - значения показателей режимов работы и поврежденности элементов и всего машинного агрегата с электроприводом. Блок подготовки данных необходим для построения нейросетевой модели в блоке нейронной сети. Выход блока нейронной сети подключен к блоку сравнения, который связан или с дисплеем или с ЭВМ.The block of current sensors and the block of voltage sensors are connected to the phases of the electric motor power. The neural network unit processes the obtained parameters of 3, 5, 7 and 9 harmonic components of currents and voltages and gives the result - the values of the indicators of operating modes and damage to the elements and the entire machine unit with an electric drive. A data preparation unit is necessary to build a neural network model in a neural network unit. The output of the neural network unit is connected to the comparison unit, which is connected either to the display or to the computer.

На фигуре представлена структурная схема устройства.The figure shows a structural diagram of a device.

Устройство содержит блок 1 датчиков тока (БДТ); блок 2 датчиков напряжения (БДН); блок 3 дискретного преобразования Фурье (БДПФ); блок 4 фильтрации (БФ); блок 5 нейронной сети (БНС); блок 6 подготовки данных (БПД); блок 7 сравнения (БС).The device contains a block 1 current sensors (BDT); block 2 voltage sensors (BDN); block 3 of the discrete Fourier transform (BDPF); block 4 filtering (BF); block 5 of the neural network (BNS); block 6 data preparation (BAP); block 7 comparison (BS).

Устройство работает следующим образом.The device operates as follows.

Блоками датчиков тока 1 и напряжения 2, включающими в себя датчики тока и напряжения соответственно, а также 16-ти разрядные аналого-цифровые преобразователи (АЦП), в течение заданного интервала времени и с заданной периодичностью производится запись значений фазных токов и напряжений электродвигателя машинного агрегата.The blocks of current sensors 1 and voltage 2, including current and voltage sensors, respectively, as well as 16-bit analog-to-digital converters (ADCs), record the values of phase currents and voltages of the electric motor of the machine unit over a specified time interval and at a given frequency .

На основании полученных значений блок 3 дискретного преобразования Фурье производит спектральный анализ, основанный на быстром преобразовании Фурье.Based on the obtained values, the discrete Fourier transform unit 3 performs spectral analysis based on the fast Fourier transform.

Полученные значения 3, 5, 7 и 9 коэффициентов гармонических составляющих токов KIn и напряжений KUn, а также углы между данными величинами φui(n) фильтруются в блоке 4 фильтрации. Для фильтрации гармонических составляющих фазных токов и напряжений, поступающих из сети, применяют углы сдвига по фазе φui(n) между соответствующими гармоническими составляющими фазных токов In и напряжений Un. Если угол сдвига меньше (+90°) или больше (-90°), то данная гармоническая составляющая, поступающая из сети, из анализа исключается.The obtained values 3, 5, 7 and 9 of the coefficients of the harmonic components of the currents K In and voltages K Un , as well as the angles between these values φ ui (n) are filtered in the filtering unit 4. To filter the harmonic components of phase currents and voltages coming from the network, phase shift angles φ ui (n) between the corresponding harmonic components of phase currents I n and voltages U n are used . If the shift angle is less (+ 90 °) or more (-90 °), then this harmonic component coming from the network is excluded from the analysis.

В зависимости от выбранного режима работы устройство работает в режиме обучения нейронной сети или диагностики машинного агрегата с электроприводом.Depending on the selected operating mode, the device operates in the training mode of the neural network or diagnostics of an electric machine unit.

При проведении диагностики блок 5 нейронной сети анализирует совокупность нормированных значений диагностических параметров, затем выдает результат - значение показателей режимов работы и поврежденности элементов машинного агрегата с электроприводом Dm When conducting diagnostics, unit 5 of the neural network analyzes the set of normalized values of the diagnostic parameters, then gives the result - the value of the indicators of operating modes and damage to the elements of a machine unit with an electric drive D m

Figure 00000002
Figure 00000002

где w - весовые коэффициенты нейронной сети для соответствующих диагностических параметров;where w are the weights of the neural network for the corresponding diagnostic parameters;

m=1, 2, 3…i - количество выходов нейронной сети.m = 1, 2, 3 ... i is the number of outputs of the neural network.

Совокупность значений показателей режимов работы и поврежденности элементов насосного агрегата Dm так же анализируются в блоке 5 нейронной сети, который выдает результат - значение интегрального диагностического параметра поврежденности DΣ.The set of values of the indicators of operating modes and damage to the elements of the pumping unit D m are also analyzed in block 5 of the neural network, which gives the result - the value of the integral diagnostic parameter of damage D Σ .

Figure 00000003
.
Figure 00000003
.

Построение нейросетевой модели происходит адаптивно во время обучения в блоке 6 подготовки данных, обучение осуществляется с помощью применения теории планирования эксперимента, позволяющей значительно уменьшить количество обучающих экспериментов и увеличить набор обучающих данных. Для обучения сети пользователь подготавливает набор обучающих данных и с помощью ЭВМ или дисплея и клавиатуры устройства заносит эти данные в память устройства. Эти данные представляют собой примеры известных входных и соответствующих им выходных значений. Сеть учится устанавливать связь между входами и выходами. Если выходные значения нейронной сети отличаются от требуемых значений, то происходит оптимизация весов нейронной сети одним из математических алгоритмов до тех пор, пока эти значения не будут им соответствовать с заданной точностью. После этого нейронная сеть считается обученной.The construction of the neural network model occurs adaptively during training in block 6 of data preparation, training is carried out using the theory of experimental design, which can significantly reduce the number of training experiments and increase the set of training data. To train the network, the user prepares a set of training data, and with the help of a computer or display and keyboard device enters this data into the device’s memory. These data are examples of known input and corresponding output values. The network learns to establish a connection between inputs and outputs. If the output values of the neural network differ from the required values, then the weights of the neural network are optimized by one of the mathematical algorithms until these values correspond to them with a given accuracy. After that, the neural network is considered trained.

По полученным значениям показателей режимов работы и поврежденности элементов машинного агрегата с электроприводом, а так же диагностического параметра поврежденности, блок 7 сравнения выдает результат о техническом состоянии узлов и машинного агрегата с электроприводом в целом.According to the obtained values of the indicators of operating modes and damage to the elements of an electric machine unit, as well as a diagnostic parameter of damage, the comparison unit 7 gives a result about the technical condition of the units and the machine unit with the electric drive as a whole.

Claims (1)

Устройство для диагностики машинного агрегата с электрическим приводом, содержащее блок датчиков тока и блок датчиков напряжения, при этом выходы блоков датчиков подключены к блоку дискретного преобразования Фурье, к выходу блока дискретного преобразования Фурье подключен блок фильтрации данных, к которому подключены блок нейронной сети и блок подготовки данных для построения нейросетевой модели, выход блока нейронной сети подключен к блоку сравнения, который связан с дисплеем или с ЭВМ.
Figure 00000001
A device for diagnosing an electrically driven machine assembly containing a block of current sensors and a block of voltage sensors, while the outputs of the sensor blocks are connected to a discrete Fourier transform block, a data filtering block is connected to the output of the discrete Fourier transform block, to which a neural network block and a training block are connected data to build a neural network model, the output of a neural network block is connected to a comparison block, which is connected to a display or to a computer.
Figure 00000001
RU2014107380/28U 2014-02-26 2014-02-26 ELECTRIC DRIVE MACHINE UNIT FOR DIAGNOSTICS RU142018U1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014107380/28U RU142018U1 (en) 2014-02-26 2014-02-26 ELECTRIC DRIVE MACHINE UNIT FOR DIAGNOSTICS

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014107380/28U RU142018U1 (en) 2014-02-26 2014-02-26 ELECTRIC DRIVE MACHINE UNIT FOR DIAGNOSTICS

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU142018U1 true RU142018U1 (en) 2014-06-20

Family

ID=51218959

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014107380/28U RU142018U1 (en) 2014-02-26 2014-02-26 ELECTRIC DRIVE MACHINE UNIT FOR DIAGNOSTICS

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU142018U1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2697719C1 (en) * 2018-12-25 2019-08-19 Федеральное Государственное Казенное Военное Образовательное Учреждение Высшего Образования "Тихоокеанское Высшее Военно-Морское Училище Имени С.О. Макарова" Министерства Обороны Российской Федерации (Г. Владивосток) Marine monitoring system with programmable neuron network control system

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2697719C1 (en) * 2018-12-25 2019-08-19 Федеральное Государственное Казенное Военное Образовательное Учреждение Высшего Образования "Тихоокеанское Высшее Военно-Морское Училище Имени С.О. Макарова" Министерства Обороны Российской Федерации (Г. Владивосток) Marine monitoring system with programmable neuron network control system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zanardelli et al. Identification of intermittent electrical and mechanical faults in permanent-magnet AC drives based on time–frequency analysis
CN104038074B (en) Method and apparatus for ripple and pile defection
CN107271170B (en) A kind of automatic diagnosis method and system of mechanical equipment fault type
Zaidi et al. Prognosis of gear failures in DC starter motors using hidden Markov models
KR102100526B1 (en) A Method for the Diagnostics of Electromechanical System Based on Impedance Analysis
EP3306284A1 (en) A method and apparatus for diagnosing a fault condition in an electric machine
Ondel et al. Coupling pattern recognition with state estimation using Kalman filter for fault diagnosis
CN103235260A (en) Submersible motor rotor broken bar fault recognition method based on HHT (Hilbert-Huang transform)
Çira et al. A new approach to detect stator fault in permanent magnet synchronous motors
Karaköse et al. The intelligent fault diagnosis frameworks based on fuzzy integral
BR112014007556B1 (en) method of determining stationary signals for the diagnosis of an electromechanical system
EP3029478A1 (en) Assessment method for a multi-phase power system
Saghafinia et al. On line trained fuzzy logic and adaptive continuous wavelet transform based high precision fault detection of IM with broken rotor bars
Ferreira et al. An application of machine learning approach to fault detection of a synchronous machine
Cherif et al. Stator inter turns fault detection using discrete wavelet transform
RU142018U1 (en) ELECTRIC DRIVE MACHINE UNIT FOR DIAGNOSTICS
RU147268U1 (en) REMOTE DIAGNOSTICS DEVICE FOR ASYNCHRONOUS ELECTRIC MOTORS
Fireteanu et al. Detection of a short-circuit fault in the stator winding of induction motors through neighboring magnetic field harmonics
CN110988676B (en) Mechanical equipment fault diagnosis method and device and storage medium
Nandi et al. Diagnosis of induction motor faults using frequency occurrence image plots—a deep learning approach
Jafari et al. Fault isolation and diagnosis of induction motor based on multi-sensor data fusion
RU2621880C1 (en) Device for determining rotation speed of induction motor rotors
Takeuchi et al. Development of Motor Health Examination System Using Arduino Uno
Sharma et al. Evaluation of arduino based das for condition monitoring of induction motor
US20200274477A1 (en) Fault determination apparatus, motor driving system, and failure determination method

Legal Events

Date Code Title Description
MM1K Utility model has become invalid (non-payment of fees)

Effective date: 20150227