Asenkron motorlar için çok fonksiyonlu koruma algoritması tasarımı

Abstract

Asenkron motorlar günümüzde endüstrinin ve üretim hatlarının en önemli elemanları olarak kullanılmaktadır. Birçok alanda kullanılmaları nedeni ile motorlarda meydana gelebilecek herhangi bir arıza, üretim hatlarında aksamalara ve ekonomik kayıplara yol açabilecektir. Bu nedenle arızaların teşhisi ve asenkron motorların korunması oldukça önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada asenkron motorlarda çok fonksiyonlu koruma sağlanabilmesi amacı ile motorlarda meydana gelen arızaların sınıflandırılması, arıza nedenleri ve arızaların etkilerinden bahsedilmiş aynı zamanda arıza tespitinde kullanılan yöntemler incelenmiştir. Stator sarım kısa devre arızaları, rotor çubuğu kırılma arızaları, mekanik yük dengesizliği ve rulman arızaları gibi iç arızaların ve gerilim dengesizliği, aşırı gerilim, düşük gerilim, faz kopması gibi dış arızaların tespiti için kullanılabilecek çok fonksiyonlu bir koruma algoritması geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda 0,75 kW, 220/380V, 4 kutuplu sincap kafesli asenkron motor kırık rotor çubuğu arızası tespiti çalışmaları için, 3 kW, 220/380V, 4 kutuplu sincap kafesli asenkron motor diğer arızaların tespiti çalışmaları için kullanılmıştır. Mekanik yüklenme, rezistif yük ile yüklenen bir DC generatör ile sağlanmıştır. DC uyartım akımı ve yük dirençleri kontrol edilerek, deneysel çalışmalar çeşitli yükleme koşullarında gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen ani güç imza analizi yönteminde, akım ve gerilim bilgilerinden faydalanılarak elde edilen ani güç verilerinin spektrum analizi ve ani güç spektrumu enerjisine karşılık gelen spektrum eğrisinin altında kalan alan kullanılmıştır. Rotor çubuklarında kırık oluşması durumunun akım imza analizi, ani güç imza analizi ve ani güç spektrumunun enerji analizi yöntemleri ile tespiti üzerinde durulmuş ve rotor çubuğu kırılma arızaları tespitinde en verimli sonuç ani güç spektrumu enerji analizi ile elde edilmiştir. Stator sarım kısa devre arızası, mekanik yük dengesizliği ve rulman arızası durumlarında ani güç imza analizi yöntemiyle arıza tespiti gerçekleştirilmiştir. Arızaların, yüksüz durumda da tespit edilebildiği ancak yüklenme durumunda tespit amacıyla izlenen ani güç frekans bileşenlerinin genliklerindeki artışın daha fazla olduğu görülmüştür.

Nowadays, induction motors are used as the most important elements of the industry and the production lines. Any failure in induction motors may cause economic losses and malfunctions in production lines. For this reason, it has become very important for diagnosing faults and protection of induction motors. The aim of this study provides, induction motors protection with a multi-functional classification of the motor faults. Causes and effects of these faults and also methods used in the determination of these faults are examined. A multifunctional protection algorithm has been developed for detection internal faults such as stator winding short-circuit failures, rotor bar breaking failures, mechanical load imbalance, bearing failures and external faults such as voltage unbalance, overvoltage, undervoltage, phase failure protection. In experimental studies 0.75 kW, 220/380V, 4 pole squirrel cage induction motor is used for broken rotor bar fault detection studies and 3 kW, 220/380V, 4 pole squirrel cage induction motor is used for detection of the other faults. Mechanical loading is provided by DC generator which loaded with resistive load. By controlling the excitation current and the DC load resistors, experimental studies carried out in various loading conditions. The instantaneous power spectrum analysis that obtained from knowledge of the current and voltage data and instantaneous power spectrum energy that obtained from the area under the instantaneous power spectrum curve has been used for developing IPSA (Instantaneous power signature analysis) method. Broken bar faults have been examined with MCSA, IPSA and instantaneous power signature energy methods. Most efficient results have been obtained by the analysis of the energy spectrum. Stator winding short-circuit fault, mechanical load unbalance and bearing faults has been detected with IPSA. Faults have been detected under various loading conditions. However, instantaneous power characteristic fault components were much observable under load conditions.