Advances in Electrical Machine, Power Electronic, and Drive Condition Monitoring and Fault Detection: State of the Art

© 2015 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permissíon from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertisíng or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.[EN] Recently, research concerning electrical machines and drives condition monitoring and fault diagnosis has experienced extraordinarily dynamic activity. The increasing importance of these energy conversion devices and their widespread use in uncountable applications have motivated significant research efforts. This paper presents an analysis of the state of the art in this field. The analyzed contributions were published in most relevant journals and magazines or presented in either specific conferences in the area or more broadly scoped events.Riera-Guasp, M.; Antonino-Daviu, J.; Capolino, G. (2015). Advances in Electrical Machine, Power Electronic, and Drive Condition Monitoring and Fault Detection: State of the Art. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 62(3):1746-1759. doi:10.1109/TIE.2014.2375853S1746175962

Modern Diagnostics Techniques for Electrical Machines, Power Electronics, and Drives

© 2015 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permissíon from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertisíng or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.[EN] For the last ten years, at least three different special sections dealing with diagnostics in power electrical engineering have been published in the IEEE transactions on industrial electronics [1]-[5]. All of them had their specificities, but the last ones, starting in 2011, were more connected to relevant events organized on the topic. In fact, these events have been clearly the only international forums fully dedicated to diagnostics techniques in power electrical engineering. For this particular issue, it has been decided to separate the different submissions into six parts: state of the art; general methods; induction machines (IMs); synchronous machines (SMs); . electrical drives; power components and power converters. The second section includes only one state-of-the-art paper, which is dedicated to actual techniques implemented in both industry and research laboratories. The third section includes three papers on diagnostic techniques not specifically aimed at a particular type of machine. The fourth section includes three papers devoted to diagnostics of rotor faults, two dedicated to stator insulation issues, and four papers dealing with mechanical faults diagnosis in IMs. The fifth section includes papers focusing on different types of SMs. The first two papers deal with wound-rotor SMs, the following three papers are dedicated to permanent-magnet radial flux machines, and the last one deals with permanent-magnet axial flux machines. Regarding the types of faults analyzed, there are three papers devoted to the diagnosis of interturn short circuits in the stator windings, i.e., one dedicated to the detection and location of field-winding-to-ground faults and a paper devoted to the diagnosis of static eccentricities. In the sixth section, two papers investigate issues related to faults in drive sensors, and one is devoted to fault detections in the coupling inductors. The last section includes two papers devoted to diagnosis of faults and losses analysis in switching components of power converters.Capolino, G.; Antonino-Daviu, J.; Riera-Guasp, M. (2015). Modern Diagnostics Techniques for Electrical Machines, Power Electronics, and Drives. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 62(3):1738-1745. doi:10.1109/TIE.2015.2391186S1738174562

Jedan novi postupak estimacije brzine vrtnje vektorski upravljanog asinkronog motora zasnovan na adaptivnom sustavu s referentnim modelom i neuronskim mrežama

This paper proposes a new sensorless technique for induction motor drives based on a hybrid MRAS-neural technique, which improves a previously developed neural MRAS based sensorless method. In this paper the open-loop integration in the reference model is performed by an adaptive neural integrator, enhanced here by means of a speed-varying filter transfer function. The adaptive model is based on a more accurate discrete current model based on the modified Euler integration, with a resulting more stable behaviour in the field weakening region. The adaptive model is further trained on-line by a generalized least squares technique, the MCA EXIN + neuron, in which a parameterized learning algorithm is used. As a consequence, the speed estimation presents an improved convergence with higher accuracy and shorter settling time, because of the better transient behaviour of the neuron. A test bench has been set up to verify the methodology experimentally and the results prove its goodness at very low speeds (below 4 rad/s) and in zero-speed operation.U članku se predlaže novi postupak estimacije brzine vrtnje elektromotornog pogona s vektorski upravljanim asinkronim motorom. Postupak se zasniva na hibridnom adaptivnom sustavu s referentnim modelom (MRAS) i neuronskim mrežama. Takav postupak poboljšava prethodno razvijeni estimacijski postupak također zasnovan na »neuronskom MRAS-u«. U radu je realizirana integracija u otvorenoj petlji u referentnom modelu pomoću adaptivnog neuronskog integratora unaprijeđenog s filtrom čija prijenosna funkcija ovisi o brzini motora. Adaptivni je model zasnovan na točnijem diskretnom strujnom modelu motora dobivenom modificiranom Eulerovom integracijom, što rezultira stabilnijim vladanju pogona u režimu slabljenja polja. Adaptivni je model nadalje on-line obučavan korištenjem poopćene metode najmanjih kvadrata (»MCA EXIN+neuron« postupak) pri čemu se koristi parametrirani algoritam učenja. Zbog boljeg ponašanja neurona u dinamičkim stanjima poboljšava se konvergencija estimacije brzine s većom točnošću i manjim vremenom smirivanja. Za eksperimentalnu provjeru predložene metode izgrađena je laboratorijska maketa. Dobiveni rezultati potvrđuju valjanost metode na veoma niskim brzinama (ispod 4 rad/s) i u režimu nulte brzine

Jedan novi postupak estimacije brzine vrtnje vektorski upravljanog asinkronog motora zasnovan na adaptivnom sustavu s referentnim modelom i neuronskim mrežama

This paper proposes a new sensorless technique for induction motor drives based on a hybrid MRAS-neural technique, which improves a previously developed neural MRAS based sensorless method. In this paper the open-loop integration in the reference model is performed by an adaptive neural integrator, enhanced here by means of a speed-varying filter transfer function. The adaptive model is based on a more accurate discrete current model based on the modified Euler integration, with a resulting more stable behaviour in the field weakening region. The adaptive model is further trained on-line by a generalized least squares technique, the MCA EXIN + neuron, in which a parameterized learning algorithm is used. As a consequence, the speed estimation presents an improved convergence with higher accuracy and shorter settling time, because of the better transient behaviour of the neuron. A test bench has been set up to verify the methodology experimentally and the results prove its goodness at very low speeds (below 4 rad/s) and in zero-speed operation.U članku se predlaže novi postupak estimacije brzine vrtnje elektromotornog pogona s vektorski upravljanim asinkronim motorom. Postupak se zasniva na hibridnom adaptivnom sustavu s referentnim modelom (MRAS) i neuronskim mrežama. Takav postupak poboljšava prethodno razvijeni estimacijski postupak također zasnovan na »neuronskom MRAS-u«. U radu je realizirana integracija u otvorenoj petlji u referentnom modelu pomoću adaptivnog neuronskog integratora unaprijeđenog s filtrom čija prijenosna funkcija ovisi o brzini motora. Adaptivni je model zasnovan na točnijem diskretnom strujnom modelu motora dobivenom modificiranom Eulerovom integracijom, što rezultira stabilnijim vladanju pogona u režimu slabljenja polja. Adaptivni je model nadalje on-line obučavan korištenjem poopćene metode najmanjih kvadrata (»MCA EXIN+neuron« postupak) pri čemu se koristi parametrirani algoritam učenja. Zbog boljeg ponašanja neurona u dinamičkim stanjima poboljšava se konvergencija estimacije brzine s većom točnošću i manjim vremenom smirivanja. Za eksperimentalnu provjeru predložene metode izgrađena je laboratorijska maketa. Dobiveni rezultati potvrđuju valjanost metode na veoma niskim brzinama (ispod 4 rad/s) i u režimu nulte brzine

Contribution au développement de méthodes de détection des défauts électriques dans les machines à induction doublement alimentées pour aérogénérateurs

Les parcs de production de l énergie éolienne ont connu un grand développement ces dernières années grâce à la libéralisation du marché de l électricité et au développement de la production décentralisée de l énergie. Ces parcs sont constitués d un ensemble d aérogénérateurs qui utilisent généralement la machine à induction fonctionnement à vitesse variable pour la génération d énergie. Ce type de technologie est le plus utilisé actuellement car il présente un grand intérêt en terme de puissance. Néanmoins, ces aérogénérateurs sont en quotidiennement exposés à des pannes de type électrique, mécanique ou électronique qui entraînent l arrêt immédiat de la production électrique et engendrent par conséquent des pertes considérables. Il faut donc détecter ces défauts au stade de la fabrication et assurer une surveillance continue pour éviter les arrêts de courtes, moyennes ou longues durées de manière à ce que la production d énergie soit la plus économique possible en minimisant les impacts sur l environnement et en assurant la sécurité des personnes. Ce travail a été réalisé dans le cadre du C.N.R.T (Centre National de Recherche Technologique) Futurelec 2 Machines et réseaux électriques du futur et s inscrit dans le cadre des études menées au sein du CREA(Centre de Robotique, d Electrotechnique et d Automatique) à Amiens pour le développement des nouvelles méthodes numériques expérimentales de diagnostic et de surveillance de la machine à induction à partir decapteurs non invasifs. Il s agit de développer des méthodes basées sur l étude spectrale des courants et du flux de dispersion de la machine à induction utilisée dans les aérogénérateurs pour détecter un défaut ou une panne électrique dans la partie rotorique ou statorique.Une étude théorique et expérimentale a été élaborée pour la détection de défaut de barres cassées dans unrotor à cage et de court-circuit entre spires statoriques dans une machine à induction. Cette étude a pu être exploitée aussi pour les machines à induction à rotor bobiné alimentées directement par le réseau ou doublement alimentées via un convertisseur de type back-to-back . L approche consiste à chercher dans le spectre du signal mesuré, en l occurrence le flux de dispersion, des signatures préalablement calculées. Celles-ci informentsur la présence ou non d un défaut dans une machine à induction en fonctionnement. Les résultats expérimentauxont conforté et validé l étude théorique et les résultats de simulations.AMIENS-BU Sciences (800212103) / SudocSudocFranceF

Contribution à la détection des défauts électriques dans une machine à induction basse tension

AMIENS-BU Sciences (800212103) / SudocSudocFranceF

Contribution à la commande des convertisseurs DC-AC alimentés par un panneau photovoltïque

Le travail mené concerne le développement d une alimentation de secours robuste et à faible coût pouvant délivrer une tension sinusoïdale de 230V-50Hz et une puissance active allant jusqu à 50W à partir d un unique panneau photovoltaïque qui peut délivrer une puissance continue jusqu à 50W. Ce système de puissance est composé de deux étages de conversion : un convertisseur DC-DC à gain élevé ( 20) constitué par la mise en cascade de deux cellules élévatrices de tension de type Boost et d un onduleur monophasé en pont complet associé à un filtre LC.La première partie du travail a consisté à dimensionner l alimentation avec le souci de concevoir une structure robuste et surtout ayant un bon rendement. Nous avons ensuite développé et comparé deux stratégies de contrôle pour asservir la tension de sortie du convertisseur DC-DC avec la contrainte de ne mesurer que le courant d entrée et la tension de sortie parmi les quatre variables d état. La première stratégie est un contrôleur linéaire basé sur un correcteur PI et la seconde est un contrôleur à structure variable en mode glissant.Pour les deux techniques de contrôle les méthodes de réglage ont été développées et une évaluation des performances statiques et dynamiques ainsi que la robustesse vis-à-vis des variations de la charge a été réalisée.Parallèlement à ce travail nous avons développé un module de poursuite du point de puissance maximale (MPPT) validé en simulation numérique. Il permet d adapter la source photovoltaïque à la charge en déterminant le point de fonctionnement du panneau dans le plan (I,V) pour toujours extraire la puissance maximale du panneau.AMIENS-BU Sciences (800212103) / SudocSudocFranceF

Design of an assistant robot for serverly disabled people

Les travaux présentés dans ce mémoire traitent du développement d'une assistance robotisée comportant un bras préhenseur (Manus®) monté sur un porteur mobile capable de suivre de façon automatique le fauteuil roulant du patient afin de mettre à la disposition de l'utilisateur le bras Manus®. La première partie de ces travaux concerne la création d'un algorithme permettant la modélisation de capteurs catadioptriques omnidirectionnels particuliers. Ils répondent à des contraintes prédéfinies permettant d'observer différents éléments de l'environnement sans déformations radiales. Dans un second temps, nous exposons deux méthodes de suivi automatique de fauteuil roulant à l'aide des seuls capteurs de vision omnidirectionnelle stéréoscopique. La méthode mise en application dans le projet permet d'effectuer un suivi d'objet suivant une méthode probabiliste basée sur le MeanShift et le CAMShift. Dans ce mémoire, nous adaptons le CAMShift de façon à travailler directement sur les images omnidirectionnelles afin d'obtenir une méthode rapide baptisée OmniCAMShift. Cette méthode comprend également une initialisation simple par soustraction d'image, prenant en compte les ombres et les sur illuminations. Le troisième point concerne l'ensemble de la navigation. Nous y traitons la cartographie, apportant ici une nouvelle méthode d'appariement robuste d'amers utilisant des capteurs omnidirectionnels stéréoscopiques. L'exploitation de ces appariements permet de construire une grille d'occupation absolue de l'environnement, et d'inclure des procédures d'évitement d'obstacle et de passage de porte automatique. Ce mémoire ayant pour caractéristique d'être fortement appliqué, une dernière partie expose l'ensemble des résultats et travaux d'ergonomie dans le cadre d'interactions homme machine liés à l'utilisation de cette assistance.The work presented in this memory deals with the development of an aid for disabled people. This aid is the bundle of a Manus arm and a mobile robot, which is able to follow automatically the user's wheelchair. When the user wishes to use the Manus®, the mobile robot comes in front of the wheelchair and its occupant can use the Manus® arm. The first part of this work is the creation of an algorithm able to generate particular kind of omnidirectional catadioptric sensors. Those sensors allow to observe different parts of the environment without any radial deformation. In the second point, we explain two methods of automatic following of the wheelchair thanks to the sole stereoscopic omnidirectionals vision sensors. The method used in the project allows the tracking of an object using a probabilistic method based on the MeanShift and the CAMShift. In this work, we adapt the CAMShift in order to work directly on the omnidirectional images in order to get a method that we named OmniCAMShift. This method also embeds a simple initialisation of the model by subtracting images, taking into account shadows and highlights. The third point concerns the whole navigation. We deal with map generation, and we expose a new way to match the natural beacon using stereoscopic omnidirectional sensors. The use of those results enables to build an absolute occupation grid of the environment. Then we include the avoiding of obstacles and going through doors functionalities. This work has the particularity of being highly practical. A last part consequently shows the whole results and ergonomic work in the field of human-computer interface linked to the use of this aid for disabled people.AMIENS-BU Sciences (800212103) / SudocSudocFrancePolandFRP

Méthodes avancées de traitement du signal pour la détection de défauts électriques et mécaniques dans les machines à induction (Application aux systèmes de traction ferroviaire)

Dans le cadre de la maintenance prédictive et la sûreté de fonctionnement des systèmes électromécaniques, l objectif de cette thèse est de proposer des méthodes de surveillance et diagnostic pour la détection de défauts d origine électrique dans la machine d entraînement et de défauts d origine mécanique dans le système de transmission mécanique et la charge. Pour l application envisagée en traction ferroviaire, les méthodes avancées de traitement du signal permettent l estimation fréquentielle ou/et temporelle statique ou dynamique à haute résolution et s avèrent intéressantes pour l extraction des informations pertinentes. Plusieurs techniques basées sur les méthodes non-paramétriques, paramétriques et des sous-espaces sont envisagées ici et une nouvelle technique appelée Zoom-MUSIC (basée sur la méthode MUSIC) est proposée afin d améliorer la détection des défauts rotoriques dans la machine d entraînement, en exploitant de nombreuses composantes dans une bande fréquentielle prédéfinie. Dans le même ordre d idées, nous avons proposé une nouvelle méthode de diagnostic des défauts rotoriques sans estimation du glissement à partir d une transformation en ondelette discrète. Pour la surveillance de la partie mécanique, l approche avec des capteurs non-invasifs est adoptée car elle est fiable et simple pour l implantation avec un minimum d encombrement dans l installation. Dans ce cadre, une démarche théorique est menée pour montrer l effet des vibrations torsionnelles induites par un système de transmission à engrenage, sur le courant statorique de la machine d entraînement. Ceci nous a permis d observer l effet de la variation de la raideur d engrènement, de l erreur de transmission et de l excentricité de la roue et du pignon, dans le couple mécanique et par voie de conséquence dans le courant statorique de la machine d entraînement. En dernier lieu, nous avons réalisé un banc d essai à échelle réduite d un système de traction ferroviaire, pour tester nos techniques de diagnostic des défauts électriques et mécaniques. Ce banc d essai unique a été entièrement instrumenté et certains tests comparatifs ont été effectués en bon état et sous condition de défaut mécanique, afin de vérifier les diverses approches théoriques proposées. Les méthodes testées sur ce simulateur seront validées ultérieurement sur un banc d essai industriel à échelle réelle.The monitoring and diagnosis of the electrical and mechanical faults in railway traction systems have been studied in this dissertation. The railway traction system works in complex condition in which traditional techniques of signal processing cannot be used intensively. Initially, different methods such as non-parametric, parametric and subspace techniques have been examined and finally a method based on MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) has been proposed to improve diagnosis of broken bar fault in induction machine, by detecting a large number of frequencies in a given bandwidth. This method is called zoom-MUSIC. The broken bar fault diagnosis in induction machines needs the speed information in order to localize the side-band frequencies around the fundamental in the stator current spectrum. The accurate slip estimation needs also advance signal processing. This fact has been used to define a new technique of broken bar fault detection based on discrete wavelet transform without slip estimation. The non-invasive techniques for mechanical system monitoring are interesting alternatives leading to low cost diagnosis systems. In this way, a theoretical framework has been proposed to show all the effects of a gearbox-based mechanical system torsional vibration on mechanical torque and then on the stator current of the driving machine. This study has been carried out with a basic modeling approach based on the realistic dynamic behavior of a healthy gearbox to show the influence of transmission error, eccentricities of pinion/wheel and teeth contact stiffness variation in the electromagnetic torque and the stator current signatures. In order to test the effectiveness of proposed methods under healthy and faulty mechanical conditions, a unique reduced-scale set-up based on a real railway traction system has been realized and instrumented. The diagnostic methods validated in this reduced-scale, will be in the near future implemented in a scale 1 industrial experimental set-upAMIENS-BU Sciences (800212103) / SudocSudocFranceF