Novel Method for Detecting Uniform and Partial Demagnetization in Line Start permanent Magnet Synchronous Motors. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.
|
PDF (Novel Method for Detecting Uniform and Partial Demagnetization in Line Start permanent Magnet Synchronous Motors)
Novel_Method_for_Detecting_Uniform_and_Partial_Demagnetization_in_Line_Start_permanent_Magnet_Synchronous_Motors.pdf - Accepted Version Download (9MB) | Preview |
Arabic Abstract
تستخدم المحركات الكهربائية بشكل واسع في القطاعات الصناعية والتجارية والسكنية. المحرك التزامني دائم المغناطيسية الذي يعمل من مصدر الجهد مباشرة، هو أحد المحركات حديث التصنيع والتطوير. يتمتع هذا المحرك بقدرته الذاتية على الحركة عند التشغيل، وعلى مقدرته للوصول الى سرعة تزامنية ثابتة، ويتمتع ايضا بكفاءة استثنائية عن باقي المحركات الكهربائية. يتعرض هذا المحرك كما باقي الأجهزة الكهربائية الى مشاكل فنية كهربائية وميكانيكية تقلل من كفاءته وقد تتسبب في تعطيل عمل هذا المحرك. مشكلة فقد التمغنط في المحركات التي تحتوي على مغناطيس دائم هي أحد المشاكل الرئيسة المؤثرة. تنقسم مشكلة فقد التمغنط الى فقد تمغنط كلي أو جزئي. ينتج عن فقد التمغنط تناقص أداء وكفاءة وموثوقية الأنظمة التي تعمل فيها هذه المحركات. هدف هذه الدراسة هو كشف وتحديد وجود مشاكل عدم التمغنط في المحركات المتزامنة دائمة المغناطيسية أثناء عمل المحرك بدون تعطيله. لقد تم اشتقاق نموذج رياضي يوصف الحالة الطبيعية للمحرك بناءً على مبدأ الدائرة المغناطيسية المترابطة، وتم محاكاة سلوك المحول على برنامج (Matlab) باستخدام النموذج الرياضي. كما تم عمل نموذج للمحرك باستخدام برنامج (JAMG) القائم على مبدأ الأجزاء المحدودة لمحاكاة سلوك المحرك ومحاكاة مشكلة فقد التمغنط. وقد اتفقت نتائج الحالة الطبيعية للنموذجين ولكن لم يستطع النموذج الرياضي وصف خطأ عدم التمغنط نظرا لوجود قيمة للمجال المغناطيسي القادم من المغناطيس الدائم باتجاه المحور (q). بناءً على الخصائص والسمات المشتقة من التيار والجهد، فقد تم تصميم شبكة عصبية اصطناعية لكشف حدوث فقدان التمغنط تحت الظروف المختلفة وقد نجحت بدقة 94.7 بالمئة. تقدم هذه الدراسة زيادة عما هو موجود في مراجع البحث العلمي، الية للكشف عن مشكلة فقد التمغنط أثناء عمل المحرك وبدون الحاجة الى اطفائه. كما تقوم هذه الالية بتوضيح نوع عدم التمغنط ونسبة عدم التمغنط بطريقة لم تقدم من قبل.
English Abstract
Electrical Motors are widely employed in both industrial and domestic fields. Line Start-Permanent Magnet Synchronous Motor (LSPMSM) is one of the modern high efficiency motor introduced. This motor has a self-starting capability, the ability to reach a synchronous speed, and a premium efficiency. During the operation of electrical motors, various faults occur that lead to malfunction of the motor. Among these faults, demagnetization faults are important in the motors with permanent magnets. Demagnetization faults are known to be uniform or partial faults on the rotor magnets. These faults decrease the performance, the reliability and the efficiency of the LSPMSM drive systems. The aim of this thesis is to investigate and identify the existence of demagnetization faults in LSPMSM on line without disturbing the normal operation of the system. A mathematical model for healthy case is derived based on the coupled magnetic circuit and Matlab/Simulink was used to simulate the results. Finite Element Method (FEM) analysis is used through JMAG-Designer to study the motor behavior and simulate the demagnetization faults. Both model shows very good agreement.in the healthy case, while the mathematical model could not be used in the faulty case due to the existence of unsymmetrical q-axis magnet flux linkage in the faulty case. Based on features extracted from the line current and voltage, Artificial Neural Network (ANN) is utilized successfully to predict the fault type and degree with an overall performance of 94.7%. This study presents an on-line detection scheme with an ability to distinct between partial and uniform demagnetization while such scheme is not presented in the literature so far. Moreover, the scheme output provides classification for the degree of demagnetization, which is also not presented in the literature so far.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Engineering Electrical |
| Department: | College of Engineering and Physics > Electrical Engineering |
| Committee Advisor: | Al-Hamouz, Zakariya M. |
| Committee Members: | Abido, Mohammad A. and El-Amin, Ibrahim M. |
| Depositing User: | Mr. ABDULAZIZ MILHEM |
| Date Deposited: | 01 Oct 2017 08:03 |
| Last Modified: | 30 Dec 2020 13:10 |
| URI: | http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140474 |