A LINEAR ALGEBRAIC BASED DIAGNOSIS METHOD FOR BROKEN ROTOR BARS OF LINE START PERMANENT MAGNET MOTORS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.
|
PDF (Thesis Report)
Thesis_Report_V12_-_eprint_editing.pdf Download (4MB) | Preview |
Arabic Abstract
تمتاز المحركات المتزامنة دائمة المغناطيسية بجمعها لمميزات المحركات المتزامنة دائمة المغناطيسية من ناحية كفاءتها العالية مع مميزات المحركات الحثية التي تمتاز بسهولة استخدامها وتصميمها وقدرتها العالية في مرحلة التشغيل. بسبب وجود تطور ملحوظ واهتمام كبير في هذا النوع من المحركات الجديدة نسبيا، تعتبر دراسة كفاءتها وتصرفها في حالة حدوث عطل ما ضرورة ملحة. عملت هذه الدراسة على الوصول الى نموذج او وصف رياضي للأعطال الناتجة عن الكسور في قضبان الجزء الدوار للمحركات المتزامنة دائمة المغناطيسية، هذا النموذج تم بناؤه بالاعتماد على مبدأ الدائرة المغناطيسية المترابطة ومفهوم اقتران الملفات، مع الأخذ بعين الاعتبار عدم التناسق الذي يحصل بسبب هذه الأعطال على تركيب المقاومات والملفات التي تكون الجزء الدوار. من أجل استعرض مخرجات النموذج الرياضي، تم استخدام برنامج المحاكاة MATLAB والذي تم من خلال اظهار نتائج التيار والعزم وسرعة الدوران لهذا المحرك في كلتا حالتيه الطبيعية وتحت تأثير الأعطال بأعداد مختلفة من القضبان المكسورة وباستخدام مجموعة من الأحمال. من أجل التحقق من صحة نتائج النموذج الرياضي، تم استخدام برنامج المحاكاة JMAG والمبني على مبدأ الأجزاء المحدودة. باستخدام هذا البرنامج، تم بناء المحرك بطريقة رسومية والحصول على نتائج التيار والعزم والسرعة تحت ظروف مختلفة من الأعطال والأحمال، هذه النتائج تمت مقارنتها مع نتائج التمثيل الرياضي التي تم الحصول عليها باستخدام برنامج ال MATLAB . النتائج أظهرت بأن كلا التمثيلين الرياضي والرسومي على درجة كبيرة من التشابه والتناسق، وهذا يثبت صحة التمثيل الرياضي. بالاعتماد على النظام الذي تم اقتراحه وتمثيله والتحقق منه، تم بناء نظام من أجل تتبع واستكشاف وجود أعطال القضبان المكسورة من خلال ملاحظة وجود تغيرات على تيار الجزء الثابت في المحرك يقوم على مبدأ الشبكات العصبية الصناعية . من أجل بناء هذا النظام، تمت محاكاة المحرك تحت مجموعة من الظروف من أجل الحصول على مصفوفة لتيارات الجزء الثابت، واخذ مجموعة القيم الفريدة لهذه التيارات واستخدامها كمدخلات من أجل تدريب الشبكة العصبية الصناعية.
English Abstract
Line start permanent magnet motors (LSPMSMs) combine the high efficiency of the permanent magnet synchronous motors (PMSM) with the ease of use, simplicity in design and high starting capability of induction motors (IM). Due to the rapidly growing usage of this relatively new motor, studying its performance under fault conditions is necessary. In this thesis, the coupled magnetic circuit and winding function approach have been used to develop a mathematical model for LSPMSM under broken bar fault condition. This model takes into account the rotor asymmetry due to the broken bar fault in the qd reference frame. The effects of the broken bars fault on the rotor resistances and inductances have been evaluated. Motor’s torque, rotor speed and stator current signatures of the LSPMSM have been captured using MATLAB/SIMULINK® for both healthy and faulty cases with different numbers of broken bars at different loading levels. Results have been verified by comparison with the JMAG® FEM model results, where high level of agreement has been obtained. In addition, this thesis presents an artificial neural network (ANN) method for detecting the broken rotor bar faults based on using singular value decomposition (SVD) extracted from the stator phase current. The accuracy of the proposed diagnostics algorithm reaches 96% when applied to stator current signals of the motor under unseen load and broken bar conditions.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Engineering Research Electrical |
| Department: | College of Engineering and Physics > Electrical Engineering |
| Committee Advisor: | Al-Hamouz, Zakariya |
| Committee Members: | El-Amin, Ibrahim and Abido, Mohammad |
| Depositing User: | KHALID BARADIA (g201406840) |
| Date Deposited: | 06 Mar 2017 07:50 |
| Last Modified: | 31 Dec 2020 07:27 |
| URI: | http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140253 |