Введение

В век роста технологий и прорыва в области энергетики, представить современную промышленность без электрических машин - просто невозможно. Электродвигатели прочно укрепились в самых разных проявлениях человеческой деятельности. Электродвигатели широко применяются во всех сферах современной промышленности.  Это конвейерные и подъёмные механизмы, токарные и слесарные станки, строительно-отделочное и шлифовальное оборудование, работающее от электросети. Электродвигатель является специальной машиной, которая электрическую энергию преобразует в механическую. Учитывая род тока электроустановки, в которой работает электрическая машина, используются основные типы электродвигателей — постоянного и переменного тока.

Диагностика электродвигателей является одним из способов своевременного обнаружения неисправностей, которые могут привести к аварийному выходу электрической машины из строя. Поломка одной детали сразу сказывается на работоспособности и эксплуатационном ресурсе всего агрегата.

Применение сложных систем технической диагностики на всех этапах жизненного цикла электротехнических изделий является одной из современных тенденций развития техники. В настоящее время на предприятиях создаются сложные автоматизированные системы мониторинга и диагностики технического состояния оборудования, в том числе и электродвигателей.

Эффективное функционирование современных предприятий энергетической отрасли основано на надежной работе технологического оборудования, в том числе оборудования, неотъемлемой частью которого является электродвигатель. Поломка электродвигателя приводит не только к материальным и временным затратам на его ремонт или замену. В случае с производством это еще и нарушение технологических процессов, выпуск брака, финансовые потери и пр. Таким образом, необходимо обеспечить не только регулярное техническое обслуживание электродвигателя, но и непрерывный контроль его состояния во время работы.

Автоматизированная система диагностики оборудования осуществляет определение, выявление и предупреждение отказов и неисправностей электродвигателей, поддержание эксплуатационных показателей в установленных пределах, прогнозирование состояния в целях максимального использования ресурса оборудования.

К основным источникам неисправности и методам их диагностики могут быть отнесены:

1) Уровень вибрации. Повышение уровня вибрации электродвигателя может возникнуть в результате неисправности подшипников, наличия дефектов их посадочных мест, поломок корпуса, повреждений механического привода и элементов монтажа. Повышение уровня вибрации значительно снижает надежность электродвигателя и главным образом губительна для его подшипников. Повышенный уровень вибрации вызывает изгибы и изломы вала, появление трещин в станине статора и в торцовой крышке, повреждения опорной рамы и фундамента. Повышение уровня вибрации ускоряет износ изоляции обмоток. Изменение уровня вибрации может быть зафиксировано акустическим методом, предполагающим использование вибродатчиков, или токовым методом. [1,2,3,4].

2) Нагрев обмотки статора и подшипников. Нагрев может оказывать негативное воздействие на работоспособность электродвигателя, значительно снижать сроки его эксплуатации. Причиной нагрева обмотки статора и подшипников чаще всего является работа электродвигателя в режиме круглосуточной нагрузки. В результате нагрева может произойти заклинивание подшипников, частичное или полное разрушение изоляции обмоток, которое в свою очередь приводит к межвитковому замыканию. Также возможен перегрев обмоток и корпуса электродвигателя, который может быть вызван изменением параметров питающей сети, неисправностью электродвигателя, ухудшением условий охлаждения, увеличением момента на валу и т.д.

Поэтому для электродвигателей, работоспособность которых является критически важной, необходима постоянная диагностика температуры с помощью термодатчиков, например, терморезистивного, термисторного или биметаллического.

Установка датчиков температуры и уровня вибрации является наиболее эффективным способом продления срока эксплуатации электродвигателя и предотвращения его преждевременного выхода из строя. Датчики позволяют своевременно диагностировать аварийный режим, т.е. своевременно обнаружить возникающие проблемы и избежать поломки оборудования. [5,6].

Средства автоматизации в составе автоматизированной системы диагностики должны обеспечить непрерывное измерение и преобразование сигналов в цифровой код. Передача информации должна осуществляться в цифровом коде по стандартному интерфейсу/протоколу. [7,8].

Для измерения температуры обмотки статора и температуры подшипников выбран комплект приборов:

а) преобразователь термоэлектрический ТХА10-1;

б) цифровой термодатчик ZET 7120.

Для измерения уровня вибрации корпуса электродвигателя выбран комплект приборов:

а) акселерометр с зарядовым выходом BC112;

б) цифровой акселерометр ZET 7151.

Схема автоматизированной системы диагностики показана на рис. 1.

Рис. 1. Автоматизированная система диагностики

Для подключения выбранных комплектов приборов к ПК с целью организации единой системы сбора данных о состоянии электродвигателя используется преобразователь интерфейса CAN/USB ZET 7174.

Автоматизированная система диагностики предполагает ввод нескольких сигналов о параметрах:

а) температура обмотки статора;

б) температура подшипников;

в) уровень вибрации корпуса электродвигателя.

Автоматизированная система формирует массив значений каждого параметра состояния, а затем выбирает максимальное значение по стандартному алгоритму поиска максимального элемента массива. Реализация алгоритма выбора максимального значения позволяет автоматизированной системе принимать решение о состоянии электродвигателя в условиях его максимального износа.

Рис. 2. Блок-схема алгоритма выбора максимального значения температуры обмотки статора

Рис. 3. Блок-схема алгоритма выбора максимального значения температуры подшипников

Рис. 4. Блок-схема алгоритма выбора максимального значения вибрации корпуса электродвигателя

Блок-схема алгоритма выбора максимального значения температуры обмотки статора показана на рис. 2. Блок-схема алгоритмов выбора максимального значения температуры подшипников и вибрации корпуса электродвигателя показаны на рис.3 и 4 соответственно.

Система сбора и регистрации данных, поступающих с выбранных приборов, в качестве программного обеспечения использует программную среду ZETLAB, которая включает следующие компоненты.

Программа записи сигналов в файлы предназначена для непрерывной регистрации сигналов в реальном масштабе времени, поступающих на входные каналы измерительных приборов. Для удобства последующей обработки сигналов предусмотрена возможность неограниченного числа записей текстовых и голосовых комментариев. Запись сигналов может осуществляться в кольцевой или прямой буфер оперативной памяти с последующей перезаписью на накопитель. Запись в таком режиме позволяет зарегистрировать с предысторией любое заранее неизвестное событие.

Записанные файлы проигрываются с помощью программы воспроизведения сигналов и при этом обрабатываются программами из состава ZETLAB так же, как в режиме реального времени. При включении воспроизведения проигрываемые сигналы становятся доступны для анализа и измерений во всех программах ZETLAB.

Программа позволяет выбрать скорость воспроизведения сигналов – ускоренное или в режиме реального времени. Также есть возможность воспроизводить сигнал не с начала, а с любого места записи. Интерфейс программы позволяет просматривать осциллограмму считываемого сигнала. Кроме того, записанные файлы могут быть конвертированы в текстовый формат и открыты программой просмотра и обработки результатов. Считывание записанных сигналов, поступающих от датчиков системы диагностики состояния агрегатов, осуществляется с помощью конвертера файлов.

Программа «Конвертер файлов» предназначена для открытия бинарных файлов и перевода хранимой информации в текстовый вид, более понятный для восприятия человеком. В дальнейшем созданный текстовый файл может быть открыт в любом текстовом редакторе, либо информация может быть скопирована в табличный редактор. Также созданный с помощью Конвертера файлов документ может быть открыт в различных программах ZETLAB. Для реализации алгоритмов обработки входных сигналов использован язык Python.

Python – популярный и динамический язык программирования, который позволяет решать разные задачи по разработке программного обеспечения, при выполнении которых часто используются массивы [15,16,17].

Суммарные затраты без учета затрат на потребление электроэнергии составляют не так мало. Однако использование автоматизированной системы диагностики электродвигателя позволяет значительно повысить надежность его работы, следовательно, обеспечить непрерывную выработку тепловой и электрической энергий. Поэтому можно считать, что ее внедрение экономически целесообразно.

Список литературы

1. Ишметьев Е. Н., Чистяков Д. В., Панов А. Н., Бодров Е. Э., Врабел М. Системы виброзащиты, виброконтроля и вибродиагностики промышленного оборудования // Электротехнические системы и комплексы. 2019. № 1(42). С. 67-73.

2. Панов А. Н., Бодров Е. Э., Лысенко А. А., Кривошеев Д. А., Киртянов Н. И. Применение направленного микрофона для диагностики технического состояния электропривода по его акустической вибрации // Электротехнические системы и комплексы. 2019. № 4(45). С. 58-63.

3. Буряк С. Ю., Гаврилюк В. И., Гололобова О. А., Безнарытный А. М. Исследование диагностических признаков стрелочных электроприводов переменного тока // Наука и прогресс на транспорте. 2014. № 4(52). С. 7-22.

4. Бодров Е. Э., Киртянов Н. И. Бесконтактная акустическая диагностика технического состояния электродвигателя // Автоматизированные технологии и производства. 2019. № 2(20). С. 9-13.

5. Буряк С. Ю., Гаврилюк В. И., Гололобова О. А. Внедрение системы технической диагностики стрелочных переводов // Наука и прогресс транспорта. 2015. № 3(57). С. 7-26.

6. Степанов С. Е. Модели и алгоритмы диагностирования электромеханических систем с использованием штатного энергооборудования // Автоматизация и IT в энергетике. 2019. № 4(117). С. 5-11.

7. Асонов С. А., Иванова П. В., Иванов С. Л., Шишлянников Д. И. Обоснование интегрального диагностического комплекса для оценки технического состояния приводов проходческо-очистных комбайнов // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2017. № 1. С. 18-26.

8. Сагдатуллин А. М. Система автоматизированного управления приводом добывающей скважины эксплуатируемой скважинным погружным электроцентробежным насосом // Ученые записки Альметьевского государственного нефтяного института. 2015. № 1(13). С. 222-228.

9. Захаров Н. А., Голубев К. В. Интеллектуальная диагностика электрических машин // Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. 2020. № 5. С. 28-32.

Код для цитирования: Скопировать