УСТРОЙСТВО ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ МАШИННОГО АГРЕГАТА С ЭЛЕКТРИЧЕСКИМ ПРИВОДОМ

Полезная модель относится к области диагностики механизмов и систем с электрическим приводом на основе анализа параметров гармонических составляющих токов и напряжений, генерируемых электродвигателем.
Известно устройство для диагностики относительного эксцентриситета ротора асинхронных двигателей (патент RU 55995, G01R 1/34, опубл. 27.08.2006) с трехфазной обмоткой статора, соединенной по схеме звезды с нулевой точкой, содержащее симметричную звезду резисторов, вольтметр, при этом симметричная звезда резисторов и трехфазная обмотка статора подключены к одному и тому же источнику трехфазного напряжения, отличающееся тем, что устройство снабжено полосовым фильтром, причем вход полосового фильтра подключен к нулевым точкам симметричной звезды резисторов и трехфазной обмотки статора, а вольтметр подключен к выходу полосового фильтра.
Недостатком указанного технического решения является ограниченность видов диагностируемых неисправностей, т.е. устройство применяется только для диагностики относительного эксцентриситета ротора асинхронных двигателей.
Известна автоматизированная система для контроля и диагностики электронасосов системы пресной воды (патент RU 129641, Кл. G01M 5/00, опубл. 27.06.2013), содержащая датчики вибрации и аналого-цифровые преобразователи, передающие информацию о работе электронасосов через устройство ввода-вывода в оперативное запоминающее устройство. Микропроцессор, сравнив данные постоянного и оперативного запоминающих устройств, подает сигнала о нормальной или аварийной работе электронасоса в блок управления, который, в случае аварии при помощи пускателя останавливает неисправный насос.
Недостатками указанного технического решения является сложность необходимых измерений, ограниченность видов диагностируемых неисправностей, ограниченность применения в помещениях с взрывоопасной средой.
Наиболее близким по технической сути и достигаемому результату является устройство для диагностики электродвигателей переменного тока (патент RU 121086, G01R 31/34, опубл. 10.10.2012 (прототип)), к фазам питания асинхронного двигателя подключают три датчика фазных токов, выходы датчиков подключены к блоку вычисления результирующего модуля тока, к которому последовательно подключены блок вейвлет преобразования, блок интегральной оценки и блок сравнения, который связан или с дисплеем или ЭВМ, при этом блок порогового значения соединен с блоком сравнения.
Недостатком указанного технического решения является ограниченность видов диагностируемых неисправностей, т.е. устройство применяется только для диагностики электродвигателей переменного тока.
Задачей полезной модели является создание устройства для более точной и достоверной диагностики, как отдельных элементов, так и всего механизма и системы с электрическим приводом.
Указанная задача решается тем, что устройство для диагностики машинного агрегата с электрическим приводом содержит блок датчиков тока и блок датчиков напряжения, при этом выходы блоков датчиков подключены к блоку дискретного преобразования Фурье, к выходу блока дискретного преобразования Фурье подключен блок фильтрации данных, к которому подключены блок нейронной сети и блок подготовки данных для построения нейросетевой модели, выход блока нейронной сети подключен к блоку сравнения, который связан с дисплеем или с ЭВМ.
Блок датчиков тока и блок датчиков напряжения подключают к фазам питания электродвигателя. Блок нейронной сети обрабатывает полученные параметры 3, 5, 7 и 9 гармонических составляющих токов и напряжений и выдает результат - значения показателей режимов работы и поврежденности элементов и всего машинного агрегата с электроприводом. Блок подготовки данных необходим для построения нейросетевой модели в блоке нейронной сети. Выход блока нейронной сети подключен к блоку сравнения, который связан или с дисплеем или с ЭВМ.
На фигуре представлена структурная схема устройства.
Устройство содержит блок 1 датчиков тока (БДТ); блок 2 датчиков напряжения (БДН); блок 3 дискретного преобразования Фурье (БДПФ); блок 4 фильтрации (БФ); блок 5 нейронной сети (БНС); блок 6 подготовки данных (БПД); блок 7 сравнения (БС).
Устройство работает следующим образом.
Блоками датчиков тока 1 и напряжения 2, включающими в себя датчики тока и напряжения соответственно, а также 16-ти разрядные аналого-цифровые преобразователи (АЦП), в течение заданного интервала времени и с заданной периодичностью производится запись значений фазных токов и напряжений электродвигателя машинного агрегата.
На основании полученных значений блок 3 дискретного преобразования Фурье производит спектральный анализ, основанный на быстром преобразовании Фурье.
In
Un
ui(n)
ui(n)
n
n
Полученные значения 3, 5, 7 и 9 коэффициентов гармонических составляющих токов K и напряжений K, а также углы между данными величинами φ фильтруются в блоке 4 фильтрации. Для фильтрации гармонических составляющих фазных токов и напряжений, поступающих из сети, применяют углы сдвига по фазе φ между соответствующими гармоническими составляющими фазных токов I и напряжений U. Если угол сдвига меньше (+90°) или больше (-90°), то данная гармоническая составляющая, поступающая из сети, из анализа исключается.
В зависимости от выбранного режима работы устройство работает в режиме обучения нейронной сети или диагностики машинного агрегата с электроприводом.
m
При проведении диагностики блок 5 нейронной сети анализирует совокупность нормированных значений диагностических параметров, затем выдает результат - значение показателей режимов работы и поврежденности элементов машинного агрегата с электроприводом D
где w - весовые коэффициенты нейронной сети для соответствующих диагностических параметров;
m=1, 2, 3…i - количество выходов нейронной сети.
m
Σ
Совокупность значений показателей режимов работы и поврежденности элементов насосного агрегата D так же анализируются в блоке 5 нейронной сети, который выдает результат - значение интегрального диагностического параметра поврежденности D.
.
Построение нейросетевой модели происходит адаптивно во время обучения в блоке 6 подготовки данных, обучение осуществляется с помощью применения теории планирования эксперимента, позволяющей значительно уменьшить количество обучающих экспериментов и увеличить набор обучающих данных. Для обучения сети пользователь подготавливает набор обучающих данных и с помощью ЭВМ или дисплея и клавиатуры устройства заносит эти данные в память устройства. Эти данные представляют собой примеры известных входных и соответствующих им выходных значений. Сеть учится устанавливать связь между входами и выходами. Если выходные значения нейронной сети отличаются от требуемых значений, то происходит оптимизация весов нейронной сети одним из математических алгоритмов до тех пор, пока эти значения не будут им соответствовать с заданной точностью. После этого нейронная сеть считается обученной.
По полученным значениям показателей режимов работы и поврежденности элементов машинного агрегата с электроприводом, а так же диагностического параметра поврежденности, блок 7 сравнения выдает результат о техническом состоянии узлов и машинного агрегата с электроприводом в целом.