[AI-技術推廣 T00005] MCSA

NI InsightCM 馬達監控系統與工具組

振動診斷法和噪聲分析法屬於常用的齒輪故障診斷方法,這兩種方法分別需要安裝振動感測器和聲音感測器,齒輪傳動機構結構緊密而且構造複雜,安裝機械傳感器多有不便與感測器價格也較昂貴。

電機電流特徵分析法(MCSA)、負載轉矩特徵分析法(LTSA)是基於電機驅動系統的非破壞性診斷方法,電機電流、負載轉矩信號都承載有齒輪的故障信息,電機電流信號可以從電機驅動器處獲得,負載轉矩藉助於辨識器也可以從驅動器處獲得,避免了安裝機械感測器的需求。

齒輪故障診斷的基本步驟可以概括為信號檢測、特徵提取(信號處理)、狀態識別和診斷決策四個部分。齒輪的運行狀態是以各種各樣的信號表達出來的,如振動信號、噪聲信號、電流信號和轉矩信號等。

齒輪故障診斷方法,目前可以根據是否基於電機驅動系統來分為兩類:

  • 需要安裝額外的機械傳感器,比如振動診斷法和噪聲分析法;
  • 不需要安裝額外的傳感器,利用電機驅動器本身作為傳感器即可獲取齒輪故障信息,比如電機電流特徵分析法、負載轉矩特徵分析法。

1.1 振動診斷法

齒輪箱中的齒輪、軸和軸承在工作時會發生振動,齒輪的振動信號包含了豐富的故障信息,其測量也較簡便,因而振動診斷法得到了廣泛的應用。

振動信號是非平穩信號,單純的通過頻譜分析(FFT)很難得到精確可靠的結果。小波變換(wavelet transform)具有良好的時頻局部化多解析度分析的能力,非常適合對非穩態時變信號中的特徵來進行辨識。

然而振動傳感器的安裝多有不便與價格而貴,傳感器的安裝位置也會影響其對振動信號的敏感程度,振動信號還可能會受到機械諧振的影響。而且實際應用中齒輪箱會不可避免地發熱,這就需要考慮振動傳感器的溫度適用範圍。相比而言,非破壞性檢測方式將更具有優勢。

1.2 電機電流特徵分析法(MCSA)

電機電流的變化完全可以反映電動機外負載轉矩的變化,即反映電動機所驅動機械設備的動態動力學特徵。電機電流特徵分析(Motor Current Signature Analysis,MCSA)法就是利用電機的定子電流信號作為分析的切入點研究其特徵與故障的對應關係,它的優點在於容易獲取電流信號而且不會對原系統產生干擾。

MCSA的主要依據是當傳動系統具有諸如齒輪齒面磨損、斷齒等故障時系統會產生附加的波動轉矩,為了平衡這個轉矩電機會產生一個相應的電磁轉矩,從而導致在定子電流中產生非線性的電流信號。

MCSA的實質是從力矩到電能的轉換,對傳動系統中的力矩類型的故障比較敏感,並且已經成功應用於檢測電機定子、轉子和氣隙磁通不對稱等本體故障。雖然其應用不如在檢測電機故障方面廣泛,但MCSA亦可以用來檢測電機負載(含齒輪箱)的故障。

1.3 負載轉矩特徵分析法 (Load Torque Signature Analysis)

MCSA相比於振動診斷法和聲音診斷法要簡單便捷,在檢測多種類型的機械負載故障方面有較好的表現。但是MCSA對電機的電流環的頻寬具有較強的依賴性,更適合於檢測故障時電流頻率在電機電流環頻寬之內的故障。

除了振動、聲音和電流信號外,負載轉矩(Load Torque)是一種攜帶負載運行訊息最多的信號,當齒輪傳動機構具有諸如齒輪齒面磨損、斷齒等故障時系統會產生附加的波動轉矩。負載轉矩在因果關係鏈中將超前於電流信號,引起振動的擾動激勵首先會影響的是負載轉矩,而且對負載轉矩的擾動強度要比電流大,這就使得通過分析負載轉矩信號檢測齒輪故障要比分析電流信號的方法更加直接。而負載轉矩信號的擷取需要藉助於扭矩傳感器,利用感應電機產生波動的負載轉矩。

3. 結論

然而振動診斷法和噪聲分析法均需要安裝額外的傳感器,增加了成本的負擔,因此利用電機驅動器作為傳感器的故障診斷技術近年來得到了越來越多的關注。 

國家儀器的馬達監控系統 (Motor Monitoring System) 是專門為了狀態監控應用與 NI InsightCM™ Enterprise 而設計。

此系統支援穩定運作狀態的週期記錄功能,以及馬達啟動時浪湧電流 (inrush current) 波形資料的擷取功能。只要用馬達電流特性分析 (MCSA) 演算法分析這些資料,便可判斷出 3 相 AC 電感馬達的電子與機械問題。 系統會透過電位傳感器 (PT) 監控多個馬達的通用電壓匯流排,並透過電流傳感器 (CT) 監控個別馬達的電流。
如要使用馬達監控系統,則必須購買NI InsightCM 馬達監控系統工具組

http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/zht/nid/213498

NI InsightCM™ Motor Monitoring System Toolkit Use Motor Current Signature Analysis for Electric Motors

http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/zht/nid/213437

2017-07-05_112241

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