Condition Monitoring And Fault Detection For İnduction Motors By Spectral Trending And Stationary Wavelet Analysis

Abstract

Bu tez çalışmasında elektrik makinalarının durum izlemesi için spektral tabanlı basit ve kolay uygulanabilir bir trend yöntemi geliştirilmiştir. Durum izleme sonucunu takiben, motorun sağlık durumu göz önüne alınarak da Durağan Dalgacık Dönüşümünün artıklık özelliğini kullanan bir arıza tanısı yöntemi önerilmiştir. Bu anlamda çalışma, asenkron motorun titreşim sinyalleri kullanılarak gerçekleştirilen, bütünleşik bir durum izleme ve arıza tanısı algoritması olarak yorumlanabilir. Günümüz endüstriyel dünyası elektrik makinaları ve onların ileri kontrol stratejileri üzerine kurulmuştur. Asenkron motorlar, basit yapıları ve düşük bakım ihtiyaçları sebebiyle bu elektrik makinalarının en çok tercih edilenleridirler. Endüstriyel süreçlerin, son derece rekabetçi tabiatları gereği herhangi bir kesilme veya yavaşlamaya toleransları yoktur. Bu sebeple durum izleme ve performans değerlendirme hayati öneme sahiptir. Literatürde IEEE ve EPRI tarafından asenkron makina arızalarını konu alan iki adet büyük anket gerçekleştirilmiştir. Bu anketler sonucunda en büyük arıza kaynağı olarak %40 ile rulmanlar gösterilmiştir. Sargı arızaları %30 ile ikinci, rotorla ilgili arızalar ise %9 ile üçüncü sırada gelmektedir. Kalan yüzde ise stator çekirdek arızaları, sürtünme - vantilasyon arızaları ya da beklenmedik mil gerilimlerinin sebep olduğu arızalar arasında paylaşılmaktadır. Bütün bu arızaları tespit etmenin ilk adımı, sisteme uygun durum izleme yapmaktır. Böylece makine performansı yakından takip edilebilmekte ve gerekli önlemler alınabilmektedir. Durum izleme yöntemleri; elektriksel akım, akı ve güç, mekanik titreşim, sıcaklık, kimyasal aşınım, elektriksel boşalma izleme şeklinde sıralanabilmektedir. Durum izleme sonuçlarının değerlendirilmesi amacıyla bir arıza tespit ve tanı yöntemi kullanılmalıdır. Kullanılan yöntem model tabanlı, istatistiksel veri tabanlı ya da sinyal tabanlı olabilmektedir. Bu tez çalışmasında mekanik ve elektriksel hatalara ait göstergeleri taşıyabilme yetisinden ötürü titreşim sinyalleri kullanılmıştır. Arıza tanısı için ise sinyal tabanlı bir yöntem geliştirilmiş ve bu amaçla Durağan Dalgacık Analizi kullanılmıştır. Geleneksel durum izleme ve arıza tespiti yöntemleri, belirli arıza frekanslarını hesaplayıp, düzenli olarak bu frekansların genliklerini takip etmektedir. Ancak arızalar bir anda gelişen durumlar değildirler. Zaman içinde gelişir ve olgunlaşırlar, belirli bir eşik değerin üstüne çıkınca da görünür olurlar. Bu durum makinanın bütün olarak yaşlanmasına sebep olmaktadır. Bu kademeli artan yapısından ötürü yaşlanma trendlenebilir bir olgudur. Bu çalışma yaşlanmanın değerlendirilmesini, motorun durumunun anlık olarak sağlıklı veya değil şeklinde tanımlanmasını sağlamaktadır. Trend uygulamasına göre motorun sağlıklı olmadığı durumlar için arıza tespitinde kullanılabilecek birçok teknik vardır. Ancak motorun sağlıklı olduğu durumlar, motorda çok küçük arıza göstergelerinin olmadığı anlamına gelmez. Söz konusu küçük göstergeler zaman içinde büyüyüp etkilerini artırabilir ve motorda arızaya sebebiyet verebilirler. Bu ihtimal göz önünde bulundurularak, bu çalışmada durağan dalgacık dönüşümünün artıklı yapısından faydalanılmak suretiyle bir arıza tanısı yöntemi geliştirilmiştir. Bu bağlamda bu tez çalışması; sınıflandırma ve analiz olarak iki kısımdan oluşmaktadır. Sınıflandırma kısmında, motorun farklı durumlarına ait titreşim sinyallerinin güç spektrum yoğunlukları logaritmik olarak hesaplanmaktadır. Her spektruma birer lineer model uydurulmaktadır. Böylelikle motorun her durumunu temsil eden lineer eğriler, aslında motorun durum değerlendirmesi için tanımlanmış araçlar haline getirilmektedirler. Bu lineer modeller, ölçüm sınırı ile motorun farklı durumlarının değerlendirilebileceği bir konveks bölge oluşturmaktadırlar. Bu şekliyle yöntem geometrik bir yaklaşım halini almaktadır; söz konusu geometrik yaklaşım sayesinde yeni bir titreşim izleme stratejisi önerilmiştir. Bununla beraber motorun durumu hakkında kestirim yapmak amacıyla bir derecelendirme yaklaşımı tanımlanmıştır. Tez çalışmasının ikinci kısmında ise sağlıklı olarak sınıflanan motorlardaki çok küçük arıza belirtilerini görünür kılma amacıyla erken ve hassas bir arıza tespit ve tanı yöntemi önerilmiştir. Bu arıza tanı yöntemi yapısı itibariyle artıklı bir dönüşüm olan durağan dalgacık dönüşümü kullanılarak tanımlanmıştır. Durağan dalgacık dönüşümü sinyal ayrıştırma esnasında artıklı bileşenler oluşturur. Kusursuz sinyal geri yapılandırma algoritması için ise artıklıkları ortadan kaldıran filtrelere sahiptir. Bu tez çalışmasında bu filtrelerin çalışması engellenmiş ve ayrıştırma sayesinde kazanılan artıklı bilgi muhafaza edilmiştir. Bu artıklık, güç spektrumunda var olan ancak fark edilmeyecek kadar zayıf olan hataların kuvvetlendirilmesi sağlamaktadır. Çalışma, yapay olarak üretilmiş bir titreşim sinyali üzerinde geliştirilmiş sonrasında deneysel veriye uygulanmıştır. Deneysel veri, The University of Tennessee Knoxville (UTK)'den temin edilmiştir. Deney düzeneği, The University of Tennessee Maintenance and Reliability Centre tarafından tanımlanmış bir araştırma geliştirme projesi kapsamında oluşturulmuştur. Proje asenkron motorlarda arıza tespitine yönelik olarak tasarlanmış geniş bir çalışmadır. Bu amaçla 5HP, üç fazlı, dört kutuplu asenkron motorlar seçilmiştir. Deneyler kapsamında hızlandırılmış bir yaşlanma testine yer verilmiştir. Hızlandırılmış yaşlanma deneyi yedi aşamada motoru kullanım sınırlarının üstüne dayandırmış ve deney sonlandırılmıştır. Her yaşlandırma aşaması ikişer fazdan oluşur. Bunlardan ilki, motorlarda yaygın olarak karşılaşılan rulman arızasını yaratmayı hedef alan elektriksel boşalma fazıdır. Bu fazda motor miline dışardan bir kaynak bağlanır ve akım akıtılır. Söz konusu akım, rulmanlarda yorulmaya sebep olmaktadır ve rulman arızasını hızlıca gerçekleştirebilecek düzeydedir. İkinci yaşlandırma fazı ise kimyasal ve ısıl fazdır. Bu fazda motorun uzun vadede maruz kalacağı nem ve sıcaklık bol miktarda uygulanarak ısıl ve kimyasal yaşlandırma hedeflenmektedir. Bu tez çalışması 6 bölümden oluşmaktadır, bölümlerin içerikleri aşağıda kısa özetler halinde verilmiştir; Birinci bölümde öncelikle bu çalışmada asenkron motor tercih edilmesinin sebebi vurgulanmıştır. Sonrasında makinanın arıza durumları, durum izleme teknikleri ve arıza tanı yöntemleriyle ilgili geniş bir literatür özeti verilmiştir. Durağan dalgacık yöntemi tercih edilmesinin arkasındaki amacı ifade edebilmek için, sinyal tabanlı arıza tanı yöntemleri ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Bölümün sonunda bu tez çalışmasının arkasındaki motivasyon sunulmuş ve olası katkılar sıralanmıştır. İkinci bölüm, çalışmanın matematiksel arka planıdır. Öncelikle konveks bölge tanımı ve spektral trend yaklaşımı verilmiş, mühendislik alanlarındaki uygulamalarına değinilmiştir. Sonrasında dalgacık dönüşümü bütün tipleriyle birlikte tanıtılmış ve durağan dalgacık dönüşümü verilmiştir. Son olarak da artıklık kavramı sinyal geri yapılandırma algoritmalarına dayandırılarak anlatılmıştır. Çalışmanın üçüncü bölümünde, motorun yaşlanma mekanizması tasvir edilmiştir. Bu çalışmadaki deneyin odağında olan rulman yaşlanması ve ısıl yaşlanmadan bahsedilmiş, konuyla ilgili standartlar sunulmuştur. Sonrasında hızlandırılmış yaşlanma deneyi ayrıntılı olarak anlatılmış ve veri toplama sistemine ait detaylar verilmiştir. Son olarak da deney çıktısı olarak kullanılan yedi adet yaşlanma verisi zaman ve frekans tanım bölgesinde verilmiştir. Dördüncü bölümde, çalışmanın sınıflandırma kısmı olan spektral trend yaklaşımı anlatılmıştır. Logaritmik güç spektrumlarına birinci dereceden polinomlar uydurulmuştur. Bu eğrilerin oluşturduğu 2 boyutlu Euclid düzlemi tanımlanmış ve ölçüm sınırı ile bu düzlem üçgen bir konveks bölgeye dönüştürülmüştür. Bu geometrik yorumlamada ilk (en sağlıklı) ve son (en sağlıksız) durumlara ait ölçümlerden çıkan trendlerin eğimleri ters işaretlidir ve bir kesişim noktaları vardır. Olası bütün durumların bu üçgen içinde olması beklenmektedir. Bu sayede motorun farklı durumları birbirlerine göre karşılaştırabilir hale gelmiştir. Bu anlamda motorun sağlık durumu ölçülebilir bir büyüklük olmuştur. Aynı zamanda son derece karmaşık bir kavram olan ve modellenmesi zor olan yaşlanma; izlenebilir bir büyüklük haline dönüştürülmüştür. Beşinci bölüm ise zaten yaşlanmış olan motorların arıza tanılarının başka yöntemlerle yapılabileceği kabulü ile sağlıklı durumdaki motorun olası arızalarının tanısı üstünde çalışılmıştır. Bu amaçla durağan dalgacık dönüşümünün kusursuz sinyal geri yapılandırma sistemine müdahale edilmiş ve artıklık korunmuştur. Bu yöntem cebirsel toplama olarak adlandırılmıştır. Yöntem yapay veri üzerinde geliştirilmiş, deneysel veriye uygulanmıştır. Yapay veri üzerinde geliştirilmiş olmasının sebebi yapay verinin içeriğinin bilinir olması ve aranan frekans bileşenlerinin tespitiyle ilgili doğrulama sağlanabilir olmasıdır. Yöntem yapay sağlıklı durum verisinde çok yüksek başarı göstermiş, bu sebeple tezin sınıflandırma kısmında sağlıklı olarak değerlendirilen duruma uygulanmıştır. Uygulamanın sonucunda sinyalin güç spektrumunda görünmeyen bazı frekansların kuvvetlendiği görülmüştür. Bu frekans bileşenlerinin motor için hesaplanmış eksenel kaçıklık frekanslarına çok yakın oldukları saptanmıştır. Bu bağlamda yöntem erken ve hassas bir arıza tanısı yöntemi olarak değerlendirilebilir. İlaveten, cebirsel toplam yönteminin sinyalin spektral içeriğin değiştirmesi sebebiyle trendini de değiştirdiği fark edilmiştir. Bu durum, trendlerin alabilecekleri en yüksek ve en düşük eğimler hakkında yorum yapmaya olanak sağlamıştır. Bu sayede trendler için katastrofi sınırları belirlenmiştir. Tez çalışmasının sonuç kısmında, tüm bulgular ve yorumlar liste halinde verilmiş, bilimsel katkıların altı çizilmiştir. Bu bulgular ve katkılar kısaca aşağıda özetlenmiştir: Spektral trend yönteminde eğrinin eğimi basit bir durum belirteci olarak kullanılabilmektedir. Farklı motor durumları birbirlerine göre değerlendirilip, motorun sağlık durumunu bir metrikle ifade etmek mümkündür. Bu şekilde motorun yaşlılık durumu ölçülebilinir bir büyüklük olmaktadır. İlk ve son duruma ilişkin trendler kullanılarak, yaşlılık izlemesi yapılabilir bunun için tüm frekans bölgesini izlemeye gerek yoktur. İzlenmesi gereken frekans bölgesi, yöntem sayesinde 16.67 katı kadar küçülmektedir. Cebirsel toplama ile arıza tanısı yönteminde ise ayrıştırma sayısı yükseldikçe düşük frekans bölgesindeki artık bilgi yoğunluğunun arttığı gözlemlenmiştir. Bu durumdan ötürü yöntem bütün bilgisini düşük frekans bandında taşıyan sağlıklı durum verilerinde daha başarılıdır. Yöntem deney verisine uygulandığında eksenel kaçıklıkla ilgili frekansları kuvvetlendirdiği görülmektedir. Bu anlamda yöntem erken arıza tespiti ve tanı konusunda son derece başarılıdır. Cebirsel toplanmış sinyallerin trendleri göstermektedir ki metot yaşlanmayı yapay olarak artırmaktadır. Yöntemin bu özelliğinden yola çıkılarak motorun en yüksek oranda bozulabileceği limitler felsefi olarak belirlenmiştir. Bu bulgular ışında çalışma basit ve pratik bir yaşlanma belirteci sağlamış ve bu alanda daha önce uygulanmamış olan konveks bölge yaklaşımı ile durum izleme stratejisini değiştirmiştir. Motor sağlığını ölçülebilir bir kavrama dönüştürülmüştür. Durağan dalgacık dönüşümü temelli yeni bir arıza tanısı yöntemi önerilmiştir. Arıza tespiti, tanı ve durum izleme açısından bu katkılar son derece dikkat çekicidir. Katkıların yanı sıra bu tez çalışmasında önerilen yöntemler endüstriyel uygulamalarda kolaylıkla yer bulacak türdendir. Bakım mühendisliğine yeni bir bakış açısı getirecek kavramlar içermektedir. Daha geniş ölçekte, bu tez çalışmasında sunulan, hem trendlerin geometrik yorumlanması hem de artıklık temelli arıza tespiti, tanısı durum izleme ve diagnostik ile ilgilenen her mühendislik alanında uygulanmaya son derece elverişlidir.

In this study, a spectral trending method is developed as a simple and feasible condition monitoring technique for electric motors. Considering the situation of the motor, a fault detection approach benefiting from the redundancy property of Stationary Wavelet Transform (SWT) is proposed. Through this, the study presents an integrated condition monitoring and fault detection approach using vibration signals of an induction motor. Today's world industry constitutes of electric motors and their control applications. Induction motors are the most preferred type in industry due to several advantages. In the industrial application the most important concept is reliability. This is due to the fact that, any interruption or deceleration in the industrial process may result in huge financial losses. Therefore, condition monitoring of induction motors is a very popular research area. There are important surveys related to the failures of induction motors. As the result of these surveys, it can be concluded that the most common failure mode is bearing failures with a rate of approximately 40%. Winding faults are also very frequent with 30%, whereas rotor related faults are at around 9%. In order to detect these faults, several condition monitoring techniques are used, according to the needs of the system. This way, the machine performance can be tracked and required precautions can be considered. These monitoring techniques are listed as: electrical current, flux, power, mechanical vibration, temperature, wearing and electrical discharge. In order to interpret and assess the monitoring information, a diagnostic system is designed and established. Diagnostic systems are classified in three categories: model based, statistical data based and signal based. In this study, vibration signals are employed due to their capability to reflect either electrical or mechanical fault signatures. SWT is employed as the signal based diagnostic method. Conventional condition monitoring and fault detection systems calculate specific fault frequencies for each motor and track them regularly. However, the faults do not suddenly pop up, they progress in time and raise the critical aging condition in the motor. Considering this gradual and progressive nature, the aging is trended in this study. This way, the motor situation can be classified as healthy or not. If the motor is not healthy, there are plenty of techniques to identify the fault. However, if it is healthy, there might still be some minor indications which may amplify in the future. For that reason, redundancy of SWT is employed to detect the potential faults of the motor. The study has two parts as classification and analysis. In the classification part, Power Spectral Densities (PSD) of vibration signals for different aging cycles are calculated logarithmically. In order to express each aging cycle individually, linear models are fitted to logarithmic PSDs. Hence, linear models become an alternative tool for the spectral domain and these linear variations can define a closed region in sense of convexity. The geometric interpretation of trends in the convex region is achieved, thus a new and efficient vibration monitoring strategy is proposed. In addition, a classification approach is introduced to determine the situation of the motor. In the second part, the situations named as healthy are taken into consideration. An early and sensitive detection method is aimed using SWT. SWT is a redundant transform due to its nature. This redundancy is preserved on purpose to amplify the existing small fault signatures. The method is developed on an artificial data and then verified on an experimental data. The experimental data has been taken from The University of Tennessee Knoxville (UTK). The experimental setup had been built in a research and development project supported by The University of Tennessee Maintenance and Reliability Centre. The project was an extensive research on fault detection in induction motors. For this purpose, an accelerated aging experiment, which contains two phases as electrical discharge machining and thermal-chemical aging operations, is realized. This study has six sections; they are listed and described as below; In the first section, the reason for preferring induction motors is given. Their failure modes, monitoring techniques and fault detection algorithms are introduced with several references. In order to emphasize the need for SWT, signal based detection methods are given in detail. In the second section, the convex region approach, spectral trending and types of wavelet transforms are presented as the mathematical background of the study. Redundancy concept is explained through reconstruction operations. In the third section, the aging procedure is presented. Then the accelerated aging experiment is given in detail with standards and aging actions. The aging cycles are introduced through time and frequency domain representations. In the fourth section, the classification part of the study is performed. Logarithmic PSDs are calculated and linearly trended to deteremine the situation of the motor. Thus, the progress of aging becomes trackable. These trends define an Euclidian plane and they create a convex region together with the measurement boundary. The cycles within this region can be rated and graded in terms of health. In the fifth section, a modification is proposed for the reconstruction algorithm of SWT to conserve the redundancy. The modified approach is named as the algebraic summation method. The development phase of the method is improved on artificial data, then it is applied to healthy cycle data. It is seen that it amplifies very small fault indications as a reflection of redundancy. Through this, an early and sensitive detection method is introduced. In addition, the catastrophy limits for a motor is identified originating from algebraic summation. In the conclusion section, the findings and comments are given, the contributions are highlighted. Spectral trending is a very simple method to estimate the situation of the motor and it is very applicable for industry. The study defines the health of a motor as a rateable variable. The definition of the convex region approach is a new and original concept for motor monitoring. The study increases the effectiveness of vibration monitoring by new monitoring strategy. Algebraic summation in the signal reconstruction step of SWT brings an early and sensitive detection possibility for the healthy case data. In addition, the degradation limits are determined inspiring algebraic summation and convexity concept. These contributions are very significant in terms of effective condition monitoring and detection of incipient faults. This study presents an integrated condition monitoring and fault detection approach which may be used by maintenance engineering widely, because it is practical, simple and applicable. The study can be employed to reschedule and reinterpret the maintenance. Furthermore, rating of aging is a complicated process and it is required for critical applications. This study meets this need successfully, as well. From a wider perspective, geometric interpretations of trends and redundancy based fault detection are suitable to be employed in different fields of engineering for monitoring and diagnostic aims.