Şebeke kalkışlı sürekli mıknatıslı senkron motorda stator sargı arızası teşhisi
Diagnosis of stator winding fault in line start permanentmagnet synchronous motors
Yazar: KÜBRA TETİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER DOĞAN
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektrik motorları, elektrik enerjisini mekanik enerjiye çeviren ve yaşamın her alanında kullanılan makinelerdir. Bu motorların arızalanması hem üretim kaybı oluşturmakta hem de işletme maliyetini artırmaktadır. Bu nedenle elektrik makinelerinde durum izleme sayesinde hızlı arıza tespiti ile donanım hasarı ve onarım masrafları azaltılırken uzun
işletme ömrü ve enerji tasarrufu sağlanmaktadır. Yüksek verim, yüksek güç faktörü gibi faydalara sahip, Şebeke Kalkışlı Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorlar (ŞKSMSM) sabit hız gerektiren alanlarda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bu nedenle ŞKSMSM'nin durum izlemesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada ŞKSMSM'de oluşan stator sargı arızalarının tespiti için Gabor-Mertebe Takip Analizi (Gabor-MTA) yoluyla zaman-frekans boyutunda işaret analizine dayalı yeni bir yöntem sunulmuştur. Motorda stator sargı arızası bir ayarlı direnç kullanılarak yapay olarak oluşturulmuştur. Motorun arızalı ve sağlam fazlarına ait akım ve sayısal hız işaretleri beş farklı yük (0, %50, %75,
%100 ve %115 yük) ile durağan ve dinamik çalışma koşullarında sağlam ve arızalı durumlar için izlenmiş ve bir bilgisayarda kayıt altına alınmıştır. Durağan koşul sabit hız sabit yük ve dinamik koşullar değişken hız sabit yük ile değişken yük sabit hızlı çalışmadır. Toplanan veriler MTA yöntemi ile analiz edilerek arıza harmoniklerinin
frekans boyutunda mertebeleri hesaplanmıştır. Arızaya ait frekans bileşeninin temel frekansın 3. harmoniğine denk gelen 6. mertebede olduğu görülmüştür. Arıza durumunun ve arıza seviyesinin tespiti için Gabor-MTA yoluyla 6. mertebe harmonik bileşeninin zaman boyutunda işareti elde edilmiştir. Bu işaret bileşeninin enerji seviyesi ve
istatistiksel parametreleri hesaplanarak arıza ve arıza seviyelerine ait özellikler çıkartılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin ŞKSMSM'lerde stator sargı arızalarının tespiti için başarılı bir yöntem olduğunu ortaya koymuştur.

Abstract:
Electric motors are machines that convert electrical energy into mechanical energy and are used in all areas of life. The faults of these motors creates loss of production and increases the operating cost. Therefore, with fast fault detection, hardware damage and repair costs are reduced while long operating life and energy savings are ensured. Line Start Permanent Magnet Synchronous Motors(LSPMSM) with advantage high efficiency and high power factor have been widely used in require constant speed. For this reason, monitoring of LSPMSMS is very important. In this study, a new method based on signal analysis in the time-frequency dimension is presented by Gabor-Order Tracking Analysis (Gabor-OTA) for the detection of winding faulty in LSPMSM. The winding faults in the motor is artificially constructed using a rheostat. The current and digital speed signals of the faulty and healty phases of the motor were monitored for five different loads (0, 50%, 75%, 100% and 115% load) and in stable and dynamic operating conditions for healty and faulty conditions and recorded on a computer. Stable condition is constant speed constant load operation, dynamic conditions are variable speed constant load and variable load constant speed operation. The collected data were analyzed by OTA method and the frequency of fault harmonics were calculated. The frequency component of the fault was found to be in the 6th order, which corresponds to the 3rd harmonic of the fundamental frequency. Signal of the 6th order harmonic component in the time dimension is obtained via the Gabor-OTA to determine the fault status and the fault level. By calculating the energy level and the statistical parameters of this signal component, the properties of the fault and fault levels have been extracted. The results showed that the proposed method was a successful method for detecting stator winding failures in LSPMSM.