Asenkron motor arızalarının stator akımı ve titreşim sinyalleriyle analizi ve tespiti
Detection of faults of induction motor by analysing stator current and vibration signals
Yazar: AHMET KABUL
Danışman: PROF. DR. ABDURRAHMAN ÜNSAL
Kütahya Dumlupınar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Arıza tespiti = Fault diagnosis ; Asenkron motorlar = Induction motors ; Hilbert zarf analizi = Hilbert envelope analysis ; Titreşim sinyal analizi = Vibration signal analysis ; Üç fazlı asenkron motorlar = Three phase induction motors

Özet:
Asenkron motor arızaları rulman, stator, eksenel kaçıklık ve rotor arızaları olmak üzere dört temel grupta incelenmektedir. Stator akım ve titreşim sinyalleri, bu arızaların tespitinde sıklıkla analiz edilmektedir. Akım ve titreşim sinyalleri karakteristik harmonik bileşenlerinin tespitine dayalı yöntemler, asenkron motorların tekil arızalarının incelenmesinde nispeten etkili sonuçlar verseler de bu yöntemlerin etkinliklerini kısıtlayan bazı durumlar bulunmaktadır. Eş zamanlı çoklu arızalar, akım ve titreşim sinyallerinin gürültü bileşenleri, asenkron motorların farklı yük seviyelerinde (özellikle düşük yüklerde) çalışmaları gibi nedenler bu harmonik bileşenlerin tespitlerini zorlaştırmaktadır.
Bu çalışmada, asenkron motor eş zamanlı arızalarının tespiti için akım ve titreşim sinyallerine adaptif filtre tabanlı Hilbert zarf analizi uygulanmıştır. Önerilen yöntem, asenkron motorun düşük yük seviyeleri de dâhil olmak üzere akım ve titreşim sinyallerinin düşük genlikli karakteristik harmonik bileşenlerini tespit etmektedir. Aynı zamanda akım ve titreşim sinyalleri karakteristik harmonik bileşen frekansları, alternatif frekanslarda tespit edilebilmektedir. Bu şekilde asenkron motor eş zamanlı çoklu arızalarının tespiti için önemli olan frekansların muhtemel gölgelenme/çakışma problemlerinin önüne geçilmektedir. 
Önerilen yöntem, akım ve titreşim sinyalleri karakteristik harmonik bileşenlerini asenkron motorun %25, %50, %75 ve %100 yük seviyelerinde başarılı bir şekilde tespit etmektedir.

Anahtar Kelimeler: Akım Sinyalleri, Asenkron Motor, Eş Zamanlı Arızalar, Hilbert Zarf Analizi, Harmonik Bileşenler, Titreşim Sinyalleri

Abstract:
Induction motor faults are investigated into four groups such as bearing, stator, eccentricity and rotor faults. Stator current and vibration signals have been frequently analyzed in the detection of these faults. Although the methods, based on the detection of characteristic harmonic components of current and vibration signals, give relatively effective results for the analysis of single fault of induction motors, there are some issues that restrict their effectiveness. Issues such as multiple simultaneous faults, existence of noise components in current and vibration signals, operation in variable load conditions (especially at low load conditions) of induction motors may lead to it difficult to detect harmonic components.
In this study, a combination of adaptive filter and Hilbert envelope analysis is applied to current and vibration signals for the detection of simultaneous faults of induction motor. Low-amplitude characteristic harmonic components of current and vibration signals are detected even if the induction motor operates at low-load conditions by the proposed method. Moreover, the characteristic harmonic frequencies of current and vibration signals can be detected at alternative frequencies. Therefore, possible overshadowing/overlapping problems of important frequencies, which are used for the detection of simultaneous multiple faults of induction motors, are avoided.
The characteristic harmonic components of stator current and vibration signals can be successfully detected under %25, %50, %75 and %100 load conditions of the induction motor by the proposed method.

Keywords: Current Signals, Induction Motor, Simultaneous Faults, Hilbert Envelope Analysis, Harmonic Components, Vibration Signals