Geri Dön

Stator fault diagnosis in induction motors

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 400293
  2. Yazar: MÜSLÜM ARKAN
  3. Danışmanlar: DR. P. J. UNSWORTH
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: University of Sussex
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 215

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

This thesis presents a non-invasive and on-line method for detection of stator winding faults in 3-phase induction motors from observation of negative sequence supply current.The consequences of unexpected failure of critical equipment include extended process shutdown, costly machinery repair, and health and safety problems. It is known that approximately 36% of induction motor failures are caused by failure of the stator winding, and it is believed that these faults start as undetected turn-to-turn faults within a coil, which lead to catastrophic phase-to-phase or phase-to-ground short circuit faults. To achieve prior warning of failure, shorted turns within a stator winding coil must be detected or predicted via on-line monitoring. The brief time between an initial turn-to-turn fault and final failure means that the fault diagnosis must be on-line. A Power Decomposition Technique (PDT) has been used to derive positive and negative sequence components of measured voltages and currents. A fault detection algorithm has been developed to characterize the effects of supply unbalance and non-linear motor effects (motor iron saturation, winding unbalance, rotor static eccentricity), which also generate negative sequence current. The characterization can be performed when the motor is manufactured, or by an automated learning process during the early life of the motor. Compensation for this negative sequence current before making the fault decision enables a high fault sensitivity to be achieved.Computer simulation models of an induction motor with stator asymmetry are presented, together with hardware and software designs for implementation of the fault detection system. Experimental results are included.

Benzer Tezler

  1. Asenkron motor stator arızalarının kaçak akı yöntemi ile tespiti ve prototip geliştirilmesi

    Detecting induction motor stator faults by leakage flux method and development of prototype

    KÜRŞAD AKBAYIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜSLÜM ARKAN

  2. Ayrıklaştırma yöntemleri ve yapay sinir ağı kullanarak asenkron motorlarda arıza teşhisi

    Fault diagnosis in induction motors using discretization methods and artificial neural network

    ZAFER DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL TEMİZ

  3. Asenkron motorlarda istatistiksel proses kontrol yöntemi ile arıza tespiti

    Fault detection by statistical process control method in induction motors

    EMRAH ESER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER DOĞAN

  4. Elektrik motorlarında dalgacık analizi yaklaşımı ile rulman arıza tanısı ve yapay zeka tabanlı bir durum izleme sistemi

    Bearing fault diagnosis with the approach of wavelet analysis and a condition monitoring system based on artificial intelligence in electric motors

    EMİNE AYAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT ŞEKER

  5. Detection of induction motor faults using vibration, current and acoustic data

    Titreşim, akım ve ses verileri kullanarak asenkron motor arızalarının belirlenmesi

    MURAT BAŞARAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DOĞAN GÖKHAN ECE