Таврійський державний агротехнологічний університет

УДК 621.313.33

 

КОМПЛЕКСНИЙ МЕТОД ДІАГНОСТИКИ АСИНХРОННИХ ЕЛЕКТРОДВИГУНІВ НА ОСНОВІ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Виконав: Піхтарь О.В., 4 курс, 42 група.

Науковий керівник: Лисенко О.В.

ТАВРІЙСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ АГРОТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Анотація – робота присвячена комплексному методу діагностики асинхронних електродвигунів на основі використання штучних нейронних мереж для впровадження цього методу у промислових установках.

 

Постановка проблеми: В даний час асинхронні електродвигуни (АД) є споживачами більше 70% всієї електроенергії в країні. Досвід експлуатації електродвигунів свідчить про велику кількість відмов, що відбуваються з причини аварійних ситуацій. Аварійність щорічно складає 25% і більше, тому виникає потреба діагностики стану електродвигуна в процесі його роботи, тобто функціональної діагностики [1].

Аналіз останніх досліджень: Розглянули сучасні системи і методи діагностики електрообладнання, які можна розділити на дві групи:

І група - методи тестової діагностики, що вимагають формування штучних збурювань, які впливають на досліджуваний об'єкт: вимірювання опору ізоляції, струмів витоку, внутрішнього опору обмоток, тангенса кута діелектричних втрат обмоток, метод високовольтного імпульсу та ін.;

ІІ група - методи оперативної або функціональної діагностики, які використовуються в першу чергу для електрообладнання, що є джерелом природних збурювань у процесі роботи [2].

Мета статті: Обґрунтувати доцільність використання комплексного методу діагностики АД на основі використання штучних нейронних мереж, що забезпечить збільшення терміну служби електродвигунів у виробництві шляхом проведення своєчасного їх ремонту за даними прогнозування, отриманими в результаті діагностики.

 

Вихід з ладу електродвигуна завдає великої шкоди. В основному цей збиток пов'язаний з простоєм технологічного обладнання або псування продукції внаслідок аварії двигуна. Додатково до збитків додається зниження електро-і пожежобезпеки, пов'язане з можливими короткими замиканнями, які можуть бути присутніми в обмотці статора або ротора пошкодженого електродвигуна. Тому виникає потреба діагностики стану електродвигуна в процесі його роботи, тобто функціональної діагностики. Виявлення дефектів в працюючому електродвигуні на ранній стадії їх розвитку не тільки попередить раптову зупинку виробництва в результаті аварії, але і значно знизить витрати на ремонт електродвигуна і збільшить термін його служби. Крім цього, в даний час досить актуальне застосування адаптивних пристроїв захисту і діагностики, що дозволяють виконувати діагностику електродвигунів незалежно від їх потужності і конструкції.

В даний час тестове діагностування - основний вид виявлення дефектів електрообладнання у вітчизняній енергетиці [3]. Однак така діагностика сприяє не тільки попередженню розвитку різних дефектів, але і їх появі. Наприклад, при проведенні планових ремонтів електричних машин, після повної збірки двигун піддається високовольтним випробуванням, які згубно впливають на ізоляцію машини, викликаючи появу в обмотці мікродефектів, що розвиваються в процесі роботи електромашини під впливом несприятливих факторів: неякісної електроенергії, перевантажень, частих пусків і зупинок.

Для діагностики асинхронних електродвигунів в оперативному режимі в даний час є найбільш поширений метод віброакустичної діагностики [2]. Головним недоліком такого методу є необхідність використання спеціальних віброакустичних датчиків і складність їх установки.

Сучасні електротехнічні засоби, що базуються на використанні програмованих мікроконтролерів, дозволяють найбільш гнучко реалізувати захист і функціональну діагностику електродвигунів, по їх електричним параметрам.

Найбільш вдалим методом є використання програмно-апаратного комплексу, який зображений на рис. 1, що складається з комп'ютера і цифрового пристрою-посередника, яка провадить необхідні вимірювання і переданого їх у комп'ютер. В якості вимірюваних електричних величин можуть бути оперативний струм, споживана потужність і т.ін. Програма, що виконується на комп'ютері, повинна, у свою чергу, певним чином обробити вхідну інформацію і визначити найбільш ймовірний вид пошкодження працюючого електродвигуна або зробити висновок про його справність. Цей метод найбільш ефективний, оскільки дозволяє зберігати на комп'ютері великі бази даних з інформацією про відслідковується динаміці ушкоджень електродвигуна з подальшим прогнозуванням виходу його з ладу.

Рисунок 1 – Діагностуючий програмно-апаратний комплекс

На сьогодні широкого поширення набуло використання штучних нейронних мереж для побудови математичних моделей складних нелінійних процесів, розпізнавання образів і прогнозування сигналів. Нейронна мережа - це набір нейронів, кожен з яких представляє собою модель біологічного нейрона. Кожен нейрон має так звані дендрити, синапси і аксони [4].

В даний час широко використовуються математичні моделі нейронних мереж. Графічно такі моделі зображуються у вигляді графів. Нейронні мережі дають можливість ефективно визначати причину і види пошкодження асинхронних електродвигунів, працювати з зашумленими даними, позбавляючи від необхідності застосування проміжних електронних фільтрів від перешкод або фільтрації математичними методами, а також адаптуватися до конкретного типу електродвигуна.

Дуже важливо вибрати недорогу компонентну базу для реалізації апаратної частини програмно – апаратного діагностуючого комплексу, визначальну собівартість комплексу в розмірі не більше ніж 10% від вартості самого електродвигуна.

Рисунок 2 – Структура апаратної частини діагностуючого комплексу

 

Апаратна частина комплексу, структура якої зображена на рис. 1, включає в себе 10 блоків, з яких 7 блоків є однаковими вхідними блоками, а 3 інших блоків є основними.

Головний блок пристрою - вимірювальний - виконує функції вимірювання вхідного сигналу, управління блоком перемикання діапазонів і виконавчим блоком, а також обмін інформацією між комп'ютером і пристроєм. Вхідні блоки служать для масштабування вхідного вимірюваного рівня напруги для його зміни в межах від 0 до 5 В. Кожен вхідний блок підтримує роботу в трьох діапазонах напруги (від 0 до 100 В з точністю 0,1 В, від 10 до 1000 В з точністю 1 В і від 100 до 10000 В з точністю 10 В). Для автоматичного вибору поточного вимірюваного діапазону напруги використовується блок перемикання діапазонів, який управляє вхідними блоками, отримуючи команди на перемикання від вимірювального блоку. Виконавчий блок служить для управління роботою електродвигуна або для сигналізації про що сталася поломки електродвигуна.

В якості основи для реалізації вимірювального блоку, принципова схема якого зображена на рис. 3, розглянемо за допомогою мікроконтролеру фірми ATMEL ATmega8535 RISC-архітектури з вбудованим 8-канальним аналого-цифровим перетворювачем (АЦП) [5]. Даний мікроконтролер має 512 байт енергонезалежної пам'яті EEPROM, яку можна використовувати для зберігання калібрувальних коефіцієнтів і параметрів, пов'язаних з діагностуванням електродвигуну. Мікросхема FT245BM використовується для зв'язку вимірювального блоку з комп'ютером через інтерфейс USB 2.0.

Рисунок 3 - Структура штучної нейронної мережі, яка використовується для ідентифікації сигналу повної споживаної потужності

Рисунок 4 – Принципова схема блоку, яка використовується для переключення діапазонів

 

Даний програмно-апаратний комплекс дозволить значно збільшити економічну ефективність використання промислових установок з асинхронними електродвигунами, і при цьому збільшити термін служби електродвигунів у виробництві шляхом проведення своєчасного їх ремонту за даними прогнозування, отриманими в результаті діагностики.

 

Висновок -для створення діагностичних пристроїв і програмно-апаратних комплексів дуже бажано використовувати штучні нейронні мережі, так як вони є потужним засобом розпізнавання і прогнозування сигналів, а їх здатність до навчання дає можливість розробляти адаптивні системи захисту і діагностики електродвигунів.

 

Використана література:

1. Грундулис, А.О. Защита электродвигателей в сельском хозяйстве [Текст] / А.О. Грундулис//- М.: Колос, 1982. - 140 с.

2. Лукьянов, М.М. Новые принципы виброакустической диагностики изношенного силового электрооборудования [Текст] / М.М. Лукьянов, Э.А. Харисов: Электрика. - № 2, 2001.

3. Еремеев, С.Н. Профилактическое обслуживание электродвигателей высоконагруженного технологического оборудования [Текст] / С.Н. Еремеев: Электрика. - № 3, 2001.

4. http://kond-mariya.narod.ru/nauka.html Нейронные сети и их устройство [Электронный ресурс]. http://www.neuropower.de/rus/books/index.html Нейронные сети Хопфилда и Хемминга [Электронный ресурс].

5.http://www.atmel.ru Русскоязычный ресурс по микроконтроллерам и другим устройствам фирмы ATMEL [Электронный ресурс].