Application of the Wigner-Ville distribution for the detection of rotor asymmetries and eccentricity through high-order harmonics

The diagnosis of induction machines through the use of methods based on the study of the startup current has become an issue of special interest. These techniques may provide, in certain situations (unbalanced supply voltages, load torque oscillations, variable load, etc.) and for certain faults (broken bars, eccentricity, stator short circuit, etc.) substantial advantages in comparison with the classical method, based on the Fourier spectrum of the steady-state current. Nevertheless, in the case of rotor asymmetries, these transient-based techniques have been mainly focused on the tracing of the lower sideband harmonic (LSH). In this paper, a wideband diagnosis method is proposed, in which the Wigner-Ville distribution is applied to the detection of eccentricity and other high-order components also introduced by the rotor asymmetry. It is shown that the proposed wide band analysis might help to reach a more reliable diagnosis conclusion in cases in which the tracing of commonly used harmonics may be difficult (inter-bar currents, load torque oscillations, non stationary regimes, etc.). An evaluation of the method is carried out through simulations and laboratory tests. The results show the potential of the tool for the detection and quantification of these components as a basis to diagnose such faults. © 2012 Elsevier B.V

Induction motor diagnosis by advanced notch FIR filters and the wigner-ville distribution

During the last years, several time-frequency decomposition tools have been applied for the diagnosis of induction motors, for those cases in which the traditional procedures, such as motor current signature analysis, cannot yield the necessary response. Among them, the Cohen distributions have been widely selected to study transient and even stationary operation due to their high-resolution and detailed information provided at all frequencies. Their main drawback, the cross-terms, has been tackled either modifying the distribution, or carrying out a pretreatment of the signal before computing its time-frequency decomposition. In this paper, a filtering process is proposed that uses advanced notch filters in order to remove constant frequency components present in the current of an induction motor, prior to the computation of its distribution, to study rotor asymmetries and mixed eccentricities. In transient operation of machines directly connected to the grid, this procedure effectively eliminates most of the artifacts that have prevented the use of these tools, allowing a wideband analysis and the definition of a precise quantification parameter able to follow the evolution of their state. © 1982-2012 IEEE

Asymmetrical Fault Detection in Induction Motors through Elimination of Load Torque Oscillations Effects in the Slight Speed Variations and Steady-state Conditions

Recently, motor current signature analysis (MCSA) has been widely considered for fault detections due to its simplicity, availability, and cost-effectiveness. The rotor asymmetry fault (RAF) is the most common fault that occurs in induction machines. It is extremely challenging to detect RAF indices occurred at the vicinity of the supply frequency. Moreover, load torque oscillations (LTOs) which appear as a sinusoidal phase modulation of the supply frequency, exhibit similar indications as the RAF, especially in gearbox-based electromechanical systems. Since LTOs lead to false alarm of RAF, separation of LTOs indices from RAF characteristic components is inevitable. In this paper, normalized frequency domain energy operator (NFDEO) is evaluated for demodulation and separation of RAF and LTOs in steady-state and transient conditions. Moreover, the proposed method is tested in both with-and-without speed control strategies. In this regard, the effects of RAF in the presence of LTOs investigated through both synthetic signals and experimental data in steady-state and transient conditions with slight variation in rotor speed. The obtained results show that NFDEO along with Winger-Ville can effectively detect RAF in the presence of LTOs even with speed control strategy

On the application of intelligent systems for fault diagnosis in induction motors

Muitas pesquisas estão sendo desenvolvidas buscando nos sistemas inteligentes soluções para diagnosticar falhas em máquinas elétricas. Estas falhas envolvem desde problemas elétricos, como curto-circuito numa das fases do estator, ate problemas mecânicos, como danos nos rolamentos. Dentre os sistemas inteligentes aplicados nesta área, destacam-se as redes neurais artificiais, os sistemas fuzzy, os algoritmos genéticos e os sistemas híbridos, como o neuro-fuzzy. Assim, o objetivo deste artigo é traçar um panorama geral sobre os trabalhos mais relevantes que se beneficiaram dos sistemas inteligentes nas diferentes etapas de análise e diagnóstico de falhas em motores elétricos, cuja principal contribuição está em disponibilizar diversos aspectos técnicos a fim de direcionar futuros trabalhos nesta área de aplicação

Robust Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Variable Speed Induction Motor Drives

The main types of faults studied in the literature are commonly categorized as electrical faults and mechanical faults. In addition to well known faults, the performance of a diagnostic algorithm and its operational reliability in harsh environments has been another concern. In this work, the reliability of an electric motor diagnosis signal processing algorithm itself is studied in detail under harsh industrial conditions. Reliability and robustness of the diagnosis has especially been investigated under 1) potential motor feedback error; 2) noise interference to a diagnosis-relevant system; 3) ease of implementation; and 4) universal application of diagnostic scheme in industry. Low cost and flexible implementation strategies are also presented. 1) Signature-based diagnosis has been performed utilizing the speed feedback information which is used to determine fault characteristic frequency. Therefore, feedback information is required to maintain high accuracy for precise diagnosis which, in fact, is not the case in a practical industrial environment due to industrial noise interferences. In this dissertation, the performance under feedback error is analyzed in detail and error compensation algorithms are proposed. 2) Fault signatures are commonly small where the amplitude is continuously being interfered with motor noise. Even though a decision is based on the signature, the detection error will not be negligible if the signature amplitude is within or close to the noise floor because the boundary noise level non-linearly varies and, hence, is quite ambiguous. In this dissertation, the effect of noise interference is analyzed in detail and a threshold design strategy is presented to discriminate potential noise content in diagnosis. 3) The compensating procedure of speed feedback errors and electrical machine current noise, characteristics which are basically non-stationary random variables, requires an exhaustive tracking effort. In this dissertation, the effective diagnosis implementation strategy is precisely presented for digital signal processor (DSP) system application. 4) Most of the diagnosis algorithms in the literature are developed assuming specific detection conditions which makes application difficult for universal diagnosis purposes. In this dissertation, by assuming a sinusoidal fault signal and its Gaussian noise contents, a general diagnosis algorithm is derived which can be applied to any diagnostic scheme as a basic tool

Técnicas optimizadas de análisis de señal en dominio tiempo-frecuencia para el diagnóstico de máquinas de inducción en régimen transitorio

[EN] After making a review of the state of the art, present laboratory equipment, types of trials and signs that have been used to experimentally validate diagnostic techniques proposed in this paper as well as justify drawbacks or limitations transform short time Fourier (STFT) with classic windows for analyzing transient signals whith diagnostic finnish rotating electrical machines in the field, selecting the prolate spheroidal function is proposed, assessing the effect of the parameters that for your definition, as optimal window for time-frequency analysis of the stator current using said transformed, so it makes a proposal to reduce the computation time and memory capacity calculation of this analysis of this signal by moving the window in the domain frequency rather than the temporary. Thus it contributes to the reduction in terms of processing times and memory requirements without losing quality when it comes to the information about the failure is both essential factors for achieving the goal that solutions for its implementation in real industrial environments with limited memory or communication if it is isolated or remote systems.[ES] Tras hacer una revisión del estado del arte, presentar el equipamiento de laboratorio, los tipos de ensayos y señales que se han empleado para validar experimentalmente las técnicas de diagnosis propuestas en este trabajo, así como justifi car los inconvenientes o limitaciones de la transformada short time Fourier (STFT) con las ventanas clásicas para el análisis de señales en régimen transitorio con fi nes de diagnóstico en máquinas eléctricas rotativas en campo, se propone la selección de la función prolate esferoidal, valorando el efecto de los parámetros que la defi nen, como ventana óptima para el análisis tiempo-frecuencia de la corriente estatórica empleando dicha transformada, así mismo se formula una propuesta para reducir el tiempo de cómputo y la capacidad de memoria de cálculo de este análisis de esta señal moviendo la ventana en el dominio de la frecuencia en lugar del temporal. De esta forma se contribuye a la reducción en cuanto a tiempos de procesado y a los requisitos de memoria necesarios sin perder calidad en lo que a la información referente al fallo se trata, ambos factores esenciales para alcanzar la meta de que las soluciones permitan su implementación en entornos industriales reales, con limitaciones de memoria o comunicación si se trata de sistemas aislados o remotos.[CA] Després de fer una revisió de l'estat de l'art, presentar l'equipament de laboratori, els tipus d'assajos i senyals que s'han empleat per a validar experimentalment les tècniques de diagnosis proposades en este treball, així com justi car els inconvenients o limitacions de la transformada short time Fourier transform (STFT) amb les finestres clàssiques per a l'anàlisi de senyals en règim transitori amb fi ns de diagnòstic en Màquines elèctriques rotatives en camp, es proposa la selecció de la funció prolate esferoïdal, valorant l'efecte dels paràmetres que la de finixen, com a fi nestra òptima per a l'anàlisi temps-freqüència del corrent estatórica emprant dita transformada, així mateix es formula una proposta per a reduir el temps de còmput i la capacitat de memòria de càlcul d'esta anàlisi d'este senyal movent la finestra en el domini de la freqüència en lloc del temporal. D'esta manera es contribuïx a la reducció quant a temps de processat i als requisits de memòria necessaris sense perdre qualitat en el que a la informació referent a la fallada es tracta, ambdós factors essencials per a aconseguir la meta que les solucions permeten la seua implementació en entorns industrials reals, amb limitacions de memòria o comunicació si es tracta de sistemes aïllats o remots.Cortés López, JM. (2016). Técnicas optimizadas de análisis de señal en dominio tiempo-frecuencia para el diagnóstico de máquinas de inducción en régimen transitorio [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/61976TESI

Diagnosis of electric induction machines in non-stationary regimes working in randomly changing conditions

Tradicionalmente, la detección de faltas en máquinas eléctricas se basa en el uso de la Transformada Rápida de Fourier ya que la mayoría de las faltas pueden ser diagnosticadas con ella con seguridad si las máquinas operan en condiciones de régimen estacionario durante un intervalo de tiempo razonable. Sin embargo, para aplicaciones en las que las máquinas operan en condiciones de carga y velocidad fluctuantes (condiciones no estacionarias) como por ejemplo los aerogeneradores, el uso de la Transformada Rápida de Fourier debe ser reemplazado por otras técnicas. La presente tesis desarrolla una nueva metodología para el diagnóstico de máquinas de inducción de rotor de jaula y rotor bobinado operando en condiciones no estacionarias, basada en el análisis de las componentes de falta de las corrientes en el plano deslizamiento frecuencia. La técnica es aplicada al diagnóstico de asimetrías estatóricas, rotóricas y también para la falta de excentricidad mixta. El diagnóstico de las máquinas eléctricas en el dominio deslizamiento-frecuencia confiere un carácter universal a la metodología ya que puede diagnosticar máquinas eléctricas independientemente de sus características, del modo en el que la velocidad de la máquina varía y de su modo de funcionamiento (motor o generador). El desarrollo de la metodología conlleva las siguientes etapas: (i) Caracterización de las evoluciones de las componentes de falta de asimetría estatórica, rotórica y excentricidad mixta para las máquinas de inducción de rotores de jaula y bobinados en función de la velocidad (deslizamiento) y la frecuencia de alimentación de la red a la que está conectada la máquina. (ii) Debido a la importancia del procesado de la señal, se realiza una introducción a los conceptos básicos del procesado de señal antes de centrarse en las técnicas actuales de procesado de señal para el diagnóstico de máquinas eléctricas. (iii) La extracción de las componentes de falta se lleva a cabo a través de tres técnicas de filtrado diferentes: filtros basados en la Transformada Discreta Wavelet, en la Transformada Wavelet Packet y con una nueva técnica de filtrado propuesta en esta tesis, el Filtrado Espectral. Las dos primeras técnicas de filtrado extraen las componentes de falta en el dominio del tiempo mientras que la nueva técnica de filtrado realiza la extracción en el dominio de la frecuencia. (iv) La extracción de las componentes de falta, en algunos casos, conlleva el desplazamiento de la frecuencia de las componentes de falta. El desplazamiento de la frecuencia se realiza a través de dos técnicas: el Teorema del Desplazamiento de la Frecuencia y la Transformada Hilbert. (v) A diferencia de otras técnicas ya desarrolladas, la metodología propuesta no se basa exclusivamente en el cálculo de la energía de la componente de falta sino que también estudia la evolución de la frecuencia instantánea de ellas, calculándola a través de dos técnicas diferentes (la Transformada Hilbert y el operador Teager-Kaiser), frente al deslizamiento. La representación de la frecuencia instantánea frente al deslizamiento elimina la posibilidad de diagnósticos falsos positivos mejorando la precisión y la calidad del diagnóstico. Además, la representación de la frecuencia instantánea frente al deslizamiento permite realizar diagnósticos cualitativos que son rápidos y requieren bajos requisitos computacionales. (vi) Finalmente, debido a la importancia de la automatización de los procesos industriales y para evitar la posible divergencia presente en el diagnóstico cualitativo, tres parámetros objetivos de diagnóstico son desarrollados: el parámetro de la energía, el coeficiente de similitud y los parámetros de regresión. El parámetro de la energía cuantifica la severidad de la falta según su valor y es calculado en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia (consecuencia de la extracción de las componentes de falta en el dominio de la frecuencia). El coeficiente de similitud y los parámetros de regresión son parámetros objetivos que permiten descartar diagnósticos falsos positivos aumentando la robustez de la metodología propuesta. La metodología de diagnóstico propuesta se valida experimentalmente para las faltas de asimetría estatórica y rotórica y para el fallo de excentricidad mixta en máquinas de inducción de rotor de jaula y rotor bobinado alimentadas desde la red eléctrica y desde convertidores de frecuencia en condiciones no estacionarias estocásticas.Vedreño Santos, FJ. (2013). Diagnosis of electric induction machines in non-stationary regimes working in randomly changing conditions [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/34177TESI

Dynamic model of three-phase squirrel-cage induction machine based onfinite elements method

Тема докторске дисертације је развој и верификација новог динамичког модела трофазне кавезне асинхроне машине, који је заснован на методи коначних елемената. Применом линеарних магнетостатичких симулација и time-harmonic нелинеарних симулација се реконструишу индуктивности динамичког модела машине заснованог на вишеструко спрегнутим електричним колима. Модел се затим користи у истраживању феномена везаних за појаву жљебних хармоника, сатурацијом индукованих хармоника, као и у развоју нове методе детекције сломљних шипки у роторском кавезу.Tema doktorske disertacije je razvoj i verifikacija novog dinamičkog modela trofazne kavezne asinhrone mašine, koji je zasnovan na metodi konačnih elemenata. Primenom linearnih magnetostatičkih simulacija i time-harmonic nelinearnih simulacija se rekonstruišu induktivnosti dinamičkog modela mašine zasnovanog na višestruko spregnutim električnim kolima. Model se zatim koristi u istraživanju fenomena vezanih za pojavu žljebnih harmonika, saturacijom indukovanih harmonika, kao i u razvoju nove metode detekcije slomljnih šipki u rotorskom kavezu.Topic of this thesis is development and verification of the novel dynamical model of the three phase squirrel-cage induction machine, which is based on the finite elements method. Linear magnetostatic simulations and nonlinear time-harmonic simulations are used for calculation of the inductances of the dynamic model of the machine based on the moultiple coupled circuit approach. Model is then used for investigation of the rotor slot harmonics, saturation induced harmonics and in the development of the novel method for broken rotor bars detection

Aportaciones al mantenimiento predictivo de motores de inducción mediante una metodología de diagnóstico basada en el uso combinado de técnicas estadísticas y redes neuronales artificiales

En esta tesis se desarrolla y valida una metodología de diagnóstico de fallos en motores de inducción mediante el uso combinado de técnicas estadísticas y Redes Neuronales Artificiales. Se utilizó la corriente estatórica como señal indicativa de fallo. La avería considerada fue la rotura de barras, realizándose exhaustivas pruebas en dos motores distintos, con tres variadores de frecuencia diferentes y a niveles de carga del motor que van desde vacio a plena carga. Se emplearon características estadísticas del dominio del tiempo y características del dominio de la frecuencia obtenidas mediante las transformadas de Fourier y Hilbert (módulo de la señal analítica). Para reducir la dimensionalidad de los datos de entrada se empleó un análisis de correlación simple y Análisis Discriminante. Para validar la metodología propuesta se comparo con técnicas de clasificación clásicas como el Análisis Discriminante y la Regresión Logística, comprobándose el mejor rendimiento de la metodología propuesta.Departamento de Ingeniería Energética y Fluidomecánic

Aportación al mantenimiento predictivo de motores de inducción mediante modernas técnicas de análisis de la señal

La presente tesis cuenta con dos objetivos. Por una parte introducir y validar un método de análisis de corrientes estatóricas para el diagnóstico de máquinas de inducción conectadas a la red que operan en estado transitorio, basado en el uso de filtros de rechazo de frecuencia en combinación con la distribución de Wigner-Ville, con especial interés en su aplicación para la detección incipiente de defectos. El segundo objetivo consiste en replicar de la manera más fidedigna posible el proceso de rotura de una barra en el rótor de un motor de inducción. Para ello se ha diseñado un ensayo encaminado a provocar dicha avería sometiendo un motor a fatiga. Con este objetivo se ha construido un banco de pruebas y emplazado los sensores necesarios, así como un sistema de recogida de datos de manera automatizada. Adicionalmente, se ha diseñado los programas de procesamiento de los mismos, también para ser llevado a cabo de la manera lo más desatendida posible.Climente Alarcón, V. (2012). Aportación al mantenimiento predictivo de motores de inducción mediante modernas técnicas de análisis de la señal [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/15915Palanci