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논문 기본 정보

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학위논문
저자정보

양철오 (순천대학교, 순천대학교 대학원)

발행연도
2013
저작권
순천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수1

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

초록· 키워드

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This paper proposed an algorithm for enhancing the performance of the diagnosis of rotor bar fault and stator winding fault in a squirrel-cage induction motor? through motor current signature analysis(MCSA). The performance of this diagnostic algorithm was also verified through experimentation. An online diagnostic system for these two electrical faults was also developed using the proposed diagnostic algorithm.
Information on the rotational speed of a motor is an essential factor for diagnosing induction motor faults. In this paper, the rotor slot harmonics(RSH) method is used to estimate the rotational speed of an induction motor without a speed sensor.
The results of the RSH technique showed that the estimation error rate of the motor speed is 0.05% or less.
Diagnosing the rotor bar fault in an induction motor under
light-load operating conditions is especially a difficult problem.
This paper proposes the rotor bar fault characteristic frequency under light? load condition.
Experimental results show that the characteristic frequency of proposed is more separate from the supply source frequency than that of under light-load condition. Also the proposed method is more detectable than under heavy-load condition.
For detecting the rotor bar fault, the variation threshold value that was varied according to the load change is suggested. This paper proposes a diagnostic method using the distortion ratio in Park''s vector pattern; this enables diagnosis of stator winding short-circuits by applying a constant threshold value irrespective of changes in the load or capacity. The conventional
method is difficult to set a threshold value with a diagnostic
reference value that varies with changes in the load and motor capacity, whereas the proposed method is very easy to set the threshold value. Since the distortion ratio does not vary with load change.
An online diagnostic system for electrical faults of a squirrelcage inductor motor was developed on the basis of above algorithm. The system was configured to allow a user to easily identify and judge the process and results of the diagnosis of the rotor bar and winding faults.

목차

제 1 장 서 론 1
1.1 연구의 배경 1
1.1.1 MCSA를 이용한 유도전동기의 온라인 고장진단 1
1.1.2 고장진단을 위한 속도센서리스 회전속도 추정 2
1.1.3 회전자 바 고장진단 3
1.1.4 고정자 권선 고장진단 3
1.2 연구 동향 및 연구의 필요성 4
1.2.1 고장진단을 위한 속도 센서리스 회전속도 추정 4
1.2.2 회전자 바 고장진단 6
1.2.3 고정자 권선 고장진단 7
1.3 연구 목적 9
제 2 장 유도전동기의 전기적 고장진단 11
2.1 유도전동기의 전기적 고장 11
2.1.1 유도전동기 회전자 바 고장 11
2.1.2 유도전동기 고정자 권선 고장 13
2.2 RSH를 이용한 유도전동기의 회전속도 추정 16
2.2.1 고속 푸리에 변환 16
2.2.2 회전자 슬롯 하모닉 주파수 19
2.2.3 회전속도 및 회전자 슬롯 수 추정 21
2.3 회전자 바 고장진단 26
2.3.1 회전자계 모델 분석 26
2.3.2 유도전동기 회전자 바 고장 주파수 29
2.3.3 회전자 바 고장 주파수 특성에 따른 진단 기법 30
2.4 고정자 권선 단락고장진단 35
2.4.1 팍스벡터 패턴의 왜곡 해석 35
2.4.2 팍스벡터 패턴의 왜곡 연산 기법 37
2.4.3 팍스벡터 패턴의 시뮬레이션 해석 41
제 3 장 유도전동기 온라인 자동진단 시스템 개발 52
3.1 유도전동기 온라인 자동진단 시스템의 진단 알고리즘 53
3.1.1 진단을 위한 신호 처리 53
3.1.2 RSH를 이용한 유도전동기 회전속도 추정 알고리즘 57
3.1.3 회전자 바 고장 자동진단 알고리즘 59
3.1.4 고정자 권선 단락고장 자동 진단 알고리즘 61
3.2 유도전동기 온라인 자동진단 시스템의 구성 63
3.2.1 전동기 진단 파라미터 선택 및 데이터베이스 관리 63
3.2.2 진단 시스템의 사용자 UI 구성 67
제 4 장 실험 결과 및 검토 70
4.1 실험 장치 구성 70
4.1.1 부하 실험장치 구성 70
4.1.2 유도전동기 71
4.1.3 전류 클램프 72
4.1.4 USB-DAQ 보드 72
4.2 유도전동기 센서리스 회전속도 추정 실험 결과 및 검토 74
4.2.1 회전속도 추정 실험 74
4.2.2 회전자 슬롯 수 추정 실험 77
4.3 회전자 바 고장진단 실험 결과 및 검토 79
4.4 고정자 권선 단락 고장진단 실험 결과 및 검토 87
4.4.1 고정자 권선 단락 고장 87
4.4.2 실험 결과 및 검토 89
제 5 장 결 론 100
5.1 유도전동기 회전속도 추정 100
5.2 회전자 바 고장진단 101
5.3 고정자 권선 단락 고장진단 102
참 고 문 헌 104
부 록 112
A. 전동기 선택 VI 블록다이어그램 112
B. 전동기 진단파라미터 관리 VI 블록다이어그램 115
C. 유도전동기 진단프로그램 동작 VI 블록다이어그램 118
요 지 121

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