Способ диагностики технического состояния и оценки остаточного ресурса электромеханического агрегата с асинхронным двигателем

Изобретение относится к области диагностики технического состояния электромеханического оборудования, позволяющей производить диагностику и оценку остаточного ресурса асинхронного двигателя (АД), работающего в различных условиях эксплуатации, путем записи электрических и вибрационных параметров, с помощью датчиков вибрации, тока и напряжения, и использование искусственной нейронной сети (ИНС) для комплексного анализа электрических, вибрационных и косвенных параметров с дальнейшей оценкой технического состояния и прогнозирования вероятности безотказной работы электродвигателя (ЭД). Способ позволяет производить диагностику и оценку остаточного ресурса электропривода на базе асинхронного двигателя, работающего в различных условиях эксплуатации, путем записи электрических и вибрационных параметров, с помощью датчиков вибрации, тока и напряжения и их комплексного анализа с использованием искусственной нейронной сети, позволяющей осуществлять прогнозирование и оценку остаточного ресурса. Технический результат заключается в повышении точности и качества оценки состояния и остаточного ресурса электромеханического оборудования с учетом качества питающей сети и условий эксплуатации, по полученным значениям остаточного ресурса с учетом выявленных состояний на основе работы ИНС, включающей анализ электрических, вибрационных и косвенных параметров и обнаруженных дефектов. 5 ил.

 

Изобретение относится к области диагностики технического состояния электромеханического оборудования и позволяет производить диагностику и оценку остаточного ресурса асинхронного двигателя (АД), работающего в различных условиях эксплуатации, путем записи электрических и вибрационных параметров, с помощью датчиков вибрации, тока и напряжения, и использование искусственной нейронной сети (ИНС) для комплексного анализа электрических, вибрационных и косвенных параметров с дальнейшей оценкой технического состояния и прогнозирования вероятности безотказной работы электродвигателя (ЭД).

Известен способ диагностики электродвигателя переменного тока и связанных с ним механических устройств (патент РФ №2339049, опубл. 20.11.2008), согласно которому в трех фазах ЭД производятся запись напряжения и потребляемого тока в зависимости от времени. Полученные сигналы пропускают через фильтр низких частот, преобразуют в цифровую форму и формируют спектры тока и напряжения, после чего производят их спектральный анализ. Выделяют характерные частоты электродвигателя и связанных с ним устройств, а характер и степень развития неисправности выявляют путем сравнения значений амплитуд тока на характерных частотах.

Недостатками способа является то, что не учитывается переменный характер нагрузки ЭД, оказывающий влияние на амплитуду обобщенного вектора тока, гармонический состав питающего напряжения, наблюдаемый при питании ЭД от статического силового преобразователя. Также данный способ практически неприменим для регулируемого ЭД, так как не учитывает изменение режимов при регулировании выходной координаты (положения, скорости, момента) электропривода и не учитывает влияние дефектов механической части агрегата на электрические параметры электродвигателя и наоборот.

Известен способ диагностики электромеханического оборудования (патент РФ №2574315, опубл. 10.02.2016), согласно которому измеряют сигнал тока двигателя диагностируемого электромеханического оборудования, проводят демодуляцию полученного сигнала тока, рассчитывают спектр демодулированного сигнала и вычитают из него спектр демодулированного сигнала тока исправного оборудования того же типа. При этом разницу спектров преобразуют в кепстр, а полученный кепстр строят в частотной области. Оценивают амплитуды информативных компонентов кепстра, соответствующих дефектам объекта, после чего линеаризуют шаг расположения информативных составляющих путем нелинейного преобразования масштаба частот и определяют частоты дефектов по величине информативных кепстральных компонент, по которым оценивают состояние объекта.

Недостатком данного способа является то, что диагностика технического состояния, производимая путем оценки разницы между спектрами демодулированного сигнала тока исправного и находящегося в работе двигателей позволяет выявить только ряд дефектов при условиях отсутствии искажений напряжения питающей сети и статических силовых преобразователей.

Известен способ диагностики механизмов и систем с электрическим приводом (патент РФ №2431152, опубл. 10.10.2011), заключающийся в записи в течение заданного интервала времени значений фазных токов и напряжений электродвигателя, их разложение на гармонические составляющие и измерение амплитуды и фазы гармонических составляющих, при этом производится фильтрация гармонических составляющих, поступающих из сети. По совокупности параметров гармонических составляющих с помощью искусственной нейронной сети производятся идентификация технического состояния и прогнозирование ресурса безаварийной работы диагностируемого объекта.

Недостатком способа является то, что при определении остаточного ресурса анализируются только гармонические составляющие напряжения, генерируемые только двигателем электропривода, а составляющие, генерируемые сетью питающего напряжения, отфильтровываются и не рассматриваются. Однако значительные искажения питающего напряжения, которые имеют нерегулярный характер, обусловленный изменением режима работы двигателя, непостоянством нагрузки, наличием статических преобразователей, а также характеристиками питающей сети, негативно сказываются на изоляции диагностируемого оборудования, вызывая ее преждевременное старение, что, в свою очередь, может привести к пробою изоляции и выходу из строя оборудования.

Известен способ диагностики технического состояния электроприводной арматуры (патент РФ №2456629, опубл. 20.07.2012), согласно которому, измеряют механические вибрации, фиксируемые в электрическом сигнале тока в обмотках статора АД, используемых в качестве датчика вибраций. После измерения сигнала тока со статора АД происходят его обработка и преобразование. В качестве диагностического параметра используют спектр тока. Частота сигнала тока нормирована к частоте сети, а по изменению амплитуды собственных частот узлов арматуры и электропривода судят о развитии дефекта. При появлении различий между измеряемыми и базовыми величинами спектра, превышающих допустимые параметры рассогласования, делают вывод о неисправности конкретного узла электроприводной арматуры.

Недостатком данного способа является то, что не производится оценка технического состояния электродвигателя, являющегося одним из основных источников вибрации, а также использование статора как датчика вибрации не позволяет достоверно распознать дефекты, возникающие в приводной арматуре.

Известен способ диагностики и оценки остаточного ресурса электроприводов переменного тока (патент РФ №2532762, опубл. 10.11.2014), принятый за прототип, согласно которому производится запись напряжения и тока, потребляемых электродвигателем в зависимости от времени, выполняемая с помощью датчиков тока и напряжения, обработку сигналов фильтром низких частот с последующей программной обработкой полученных сигналов для диагностики и оценки остаточного ресурса на персональном компьютере.

Недостатками является то, что не учитываются косвенные параметры, влияющие на техническое состояние и качество прогнозирования, отсутствует оценка точности прогнозирования технического состояния и вероятности пригодности к эксплуатации в условиях неопределенности и неполноты информации.

Техническим результатом способа является повышение точности диагностики технического состояния и оценки остаточного ресурса электромеханического агрегата с АД путем измерения электрических параметров на входе статического силового преобразователя и входе ЭД, позволяющее оценить качество питающей сети и учесть искажения, вносимые преобразователем, а также вибрационных параметров, учитывающих влияние механических дефектов агрегата на работу электродвигателя, с последующей обработкой на портативном компьютере.

Технический результат достигается тем, что дополнительно производят одновременную запись величин напряжения, тока на входах силового преобразователя и электродвигателя и вибрации корпуса электродвигателя, далее регистрируют косвенные параметры, например влажность, средняя температура окружающей среды, прочность изоляции, влияющие на техническое состояние электродвигателя, а затем обрабатываем полученные данные с помощью программного обеспечения, основанного на работе искусственной нейронной сети, на выходе которого получаем количественную и качественную оценку технического состояния и остаточного ресурса.

Способ поясняется следующими чертежами:

фиг. 1 - структурная схема устройства диагностики технического состояния и оценки остаточного ресурса электромеханического агрегата с асинхронным двигателем;

фиг. 2 - структурная схема системы прогнозирования оценки вероятности безотказной работы по диагностируемым электрическим и вибрационным параметрам АД с использованием ИНС;

фиг. 3 - диаграмма вероятностного технического состояния: нормальное состояние агрегата;

фиг. 4 - диаграмма вероятностного технического состояния: предкризисное состояние агрегата;

фиг. 5 - диаграмма вероятностного технического состояния: кризисное состояние агрегата, где

1 - статический силовой преобразователь;

2 - электродвигатель;

3 - механический преобразователь;

4 - исполнительный орган;

5 - датчики тока на клеммах преобразователя и двигателя в фазах А, В, С;

6 - датчики напряжения на клеммах преобразователя и двигателя в фазах А, Б, С;

7 - датчики вибрации на корпусе ЭД;

8 - плата сбора данных;

9 - система автоматизации технологического процесса;

10 - блок предобработки данных;

11 - ключи каналов связи между выходами блока предобработки данных и входами платы сбора данных;

12 - портативный компьютер;

13 - программный фильтр высоких и низких частот;

14 - постоянное запоминающее устройство;

15 - искусственная нейронная сеть;

16 - блок визуализации;

17 - вход для настройки ИНС;

18 - блок формирования обучающих данных;

19 - блок создания ИНС;

20 - блок обучения ИНС;

21 - блок тестирования ИНС;

22 - блок оценки качества прогноза;

23 - выход ИНС;

Рс - мощность питающей сети;

P1 - мощность, подводимая к электродвигателю 2;

Р2 - мощность на входе механического преобразователя 3;

Р3 - мощность, поступающая на исполнительный орган 4;

uс, ic - напряжение и ток на входе статического преобразователя,

uc(t), ic(t) - измеряемый сигнал фазных напряжений и токов в фазах А, В, С на входе статического преобразователя;

u1(t), i1(t) - измеряемый сигнал фазных напряжений и токов в фазах А, В, С на входе ЭД;

uз - сигнал задания (мощности, координаты, момента);

ux(t), uy(t), uz(t), - сигналы напряжения, пропорциональные вибрации ЭД по горизонтальному, поперечному и осевому направлениям;

νr(t) - сигнал скорости редуктора;

νi(t) - сигнал скорости исполнительного органа;

Способ осуществляется следующим образом.

Согласно фиг. 1, на вход статического силового преобразователя 1 подаются мощность питающей сети Рс и сигнал управления координатами скорости, моментом и положением электродвигателя uз. С выхода преобразователя 1 мощность величиной P1 подводится к электродвигателю 2 и после электромеханического преобразования в нем на выходе равна Р2, в дальнейшем поступает на вход механического преобразователя 3, с выхода которого мощность Р3 передается на исполнительный орган 4. Измерительная аппаратура, состоящая из датчиков тока 5, датчиков напряжения 6, фиксирующих сигналы трехфазного тока ic(t), i1(t) и трехфазного напряжения uc(t), u1(t) с входа статического силового преобразователя 1 и входа ЭД 2 и датчиков вибрации 7а, установленных на корпусе ЭД 2 и регистрирующих вибрации в виде электрического сигнала, осуществляет запись всех измерительных сигналов и сигнала управления координатами скорости, моментом и положением электродвигателя uз на плату сбора данных 8, также на плату сбора данных 8 поступают данные с блока предобработки 10, на который поступают данные о внешних факторах (Т - средняя температура окружающего воздуха, ρ - влажность, ξ - прочность изоляции) и данные системы автоматизации технологическим процессом (νr(t) - сигнал скорости редуктора, νi(t) - сигнал скорости исполнительного органа). Из параметров, поступивших на плату сбора данных 8, формируется основная ретроспективная база данных, которая в дальнейшем программно обрабатывается на портативном компьютере 12 с использованием программного фильтра высоких и низких частот 13, исключающего высокочастотные и низкочастотные составляющие спектра с целью повышения точности и достоверности измерений, постоянного запоминающего устройства 14, хранящего базу данных измерений и результатов их анализа, и ИНС 15, реализующей оценку технического состояния и прогнозирования вероятности безотказной работы электромеханического агрегата с АД с дальнейшим графическим представлением результата в блоке визуализации 16.

Система прогнозирования вероятности безотказной работы ЭД на основе ИНС (фиг. 2) реализована следующим образом. От системы автоматизации 9, учитывающей скорости редуктора νr(t) и исполнительного органа νi(t), данные поступают на блок предобработки данных 10, на который также поступают данные о внешних факторах (Т - средняя температура окружающего воздуха, ρ - влажность, ξ - прочность изоляции), формируя дополнительную база данных косвенных параметров, и в ходе регрессионного анализа выявляются ключевые переменные с учетом оценки коэффициентов множественной регрессии, влияющие на качество составления прогноза вероятности безотказной работы для АД, а остальные отсеиваются с учетом оценки значимости коэффициентов корреляции путем закрытия ключей каналов связи 11 между выходами блока предобработки данных 10 и входами платы сбора данных 8. Диагностируемые показатели и переменные, влияющие на качество составления прогноза и полученные после регрессионного анализа, поступают на блок 8, которые после прохождения программного фильтра 13 и сохранения на постоянном запоминающем устройстве 14 используют как дополнительные входные данные для формирования базы данных для ИНС 15. Вход ИНС 17 состоит из следующих блоков: блока формирования обучающих данных 18 и блока создания ИНС 19, определяющего тип нейронной сети, количество промежуточных слоев, количество нейронов и функцию активации. В блоке обучения ИНС 20 задаются параметры и выбранный алгоритм обучения. В блоках тестирования ИНС 21 оценки качества прогнозирования 22 производится оценка вероятности безотказной работы ЭД по электрическим вибрационным и косвенным параметрам в сравнении с эталонными значениями ЭД. В качестве эталонного значения по прогнозированию вероятности безотказной работы для ЭД по электрическим, вибрационным и косвенным параметрам формируется таблица 1.

Определение вероятности безотказной работы ЭД при условии имеющейся базы ретроспективных данных (выявление диагностических параметров и видов дефектов) при требованиях к относительной погрешности, то есть к пределу доверительного интервала прогнозирования λ при р≥95% - менее 5% можно представить как построение функции (1)

где Pi - прогноз вероятности;

t - текущий момент времени;

Δt - интервал времени между измерениями;

λ - интервал прогнозирования;

n - число интервалов в прошлое;

k - число интервалов в будущее;

- количество измеряемых характеристик;

Pim(mi), Pih(hi) - значения вероятностей по электрическим и вибрационным параметрам;

Ni - косвенные параметры, влияющие на составление прогноза по оценке вероятности безотказной работы (T - средняя температура окружающего воздуха, ρ - влажность, ξ - прочность изоляции, количество измеряемых вибрационных и электрических параметров, интервала времени между измерениями, число интервалов в прошлое).

После завершения процесса обучения ИНС анализируется качество прогноза на основании полученной вероятности и оценки вхождения ее в диапазон с учетом диагностики электрических и вибрационных параметров, а также оценки следующих характеристик нейронной сети: производительность обучения, тестовая производительность, среднее значение целевой выходной переменной, среднеквадратичное отклонение целевой выходной переменной, средняя ошибка выходной переменной, средняя абсолютная ошибка, отношение стандартного отклонения ошибки к стандартному отклонению данных, коэффициент корреляции Спирмена, вычисленный между целевым вектором и реальным выходным вектором. Величину остаточного ресурса электромеханического оборудования, прогнозируемого с учетом работы ИНС, представляют как (2).

где K1 - коэффициент, учитывающий состояния границ оценки вибрационных параметров с учетом обнаруженных дефектов в момент времени t и в зависимости от нормального, предкризисного и кризисного состояний;

K2 - коэффициент, учитывающий состояния границ оценки электрических параметров с учетом наступления (обнаружения) дефектов в момент времени t и в зависимости от нормального, предкризисного и кризисного состояний;

K3 - коэффициент, учитывающий состояния границ оценки вибрационных параметров с учетом измеряемых параметров и факторов, влияющих на составление прогноза остаточного ресурса, в момент времени t и в зависимости от нормального, предкризисного и кризисного состояний;

K4 - коэффициент, учитывающий состояния границ оценки электрических параметров с учетом измеряемых параметров и факторов, влияющих на составление прогноза остаточного ресурса, в момент времени t и в зависимости от нормального, предкризисного и кризисного состояний;

- прогнозируемые значения оценки вероятности по вибрационным и электрическим параметрам с учетом работы ИНС;

- коррекция для весовых коэффициентов и пороговых уровней с учетом рассчитанного выхода и сравнения полученного выходного вектора ys с эталоном ds;

ε - скорость обучения ИНС.

Результатами работы способа диагностики технического состояния и оценки остаточного ресурса электромеханического агрегата с асинхронным двигателем являются диагностическая картина вероятностей технического состояния фиг. 3, 4, 5, и расчетное значение остаточного ресурса, полученное на основе работы ИНС, с учетом электрических, вибрационных и косвенных параметров и обнаруженных дефектов и оцененное в соответствии с границами: 0<δ≤0,1 - эталонное, 0,1<δ≤0,2 - нормальное, 0,2<δ≤0,4 - предкризисное, 0,4<δ≤1 - кризисное, на основании которых принимают решения о сроках проведения ремонта, дальнейшем сверхнормативном сроке работе агрегата или его остановке с целью проведения углубленной диагностики.

Способ диагностики технического состояния и оценки остаточного ресурса электромеханического агрегата с асинхронным двигателем, включающий запись зависимостей напряжения и тока, потребляемых электродвигателем, с последующим пропусканием полученных сигналов через программный фильтр высоких и низких частот и программной обработкой, определением расхождения амплитуд сигналов токов, напряжений и мощности каждой фазы, коэффициентов несимметрии тока, напряжений, мощности и коэффициентов гармонических колебаний, уровня влияния качества питающего напряжения в части наличия несимметрии, импульсов перенапряжения и высших гармонических составляющих, отличающийся тем, что дополнительно производят одновременную запись величин напряжения, тока на входах силового преобразователя и электродвигателя и вибрации корпуса электродвигателя, далее регистрируют косвенные параметры, включая влажность, среднюю температуру окружающей среды, прочность изоляции, влияющих на техническое состояние электродвигателя, а затем обрабатывают полученные данные с помощью программного обеспечения, основанного на работе искусственной нейронной сети, на выходе которого получают количественную и качественную оценку технического состояния и остаточного ресурса.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области эксплуатации асинхронных электродвигателей и может быть использовано для определения величины скольжения ротора электродвигателя.

Изобретение относится к испытаниям электрических машин, а именно к способам и устройствам измерения тока ротора мощных синхронных генераторов с бесщеточным возбуждением, в том числе сверхпроводниковых.

Изобретение относится к устройству нагрузочного тестирования, выполненного с несколькими блоками сопротивления. Сущность: устройство нагрузочного тестирования содержит по меньшей мере два блока сопротивления, каждый из которых выполнен с несколькими группами резисторов, расположенными ступенями вдоль z направления, которое является вертикальным направлением, и содержит рамку, выполненную из изолирующего материала и закрывающую боковую поверхность групп резисторов.

Изобретение относится к устройству нагрузочного тестирования, содержащему массив резисторов. Технический результат: эффективное выполнение внутренних соединений.

Изобретение относится к нефтедобывающей промышленности, а именно к автоматизированным системам контроля работы установок электроцентробежных насосов (УЭЦН). Сущность: Система контроля включает автоматизированные рабочие места (АРМ), блок ручного ввода данных, базу данных оперативного контроля (БД ОР), базу данных нормативно-справочной информации (БД НСИ), блок визуализации и формирования отчетов, отличающаяся тем, что она дополнительно содержит блок администрирования, блок форматирования данных, базу данных (БД) телеметрии, блок сбора данных телеметрии, модуль ведения объектов учета и нормативно-справочной информации (НСИ), блок ведения объектов учета, блок ведения НСИ, модуль исследования вязкости, блок исследований вязкости по пласту, блок исследований вязкости по скважине, модуль расчетов напорно-расходных характеристик (НРХ), блок расчета на основе данных телеметрии, блок анализа режима работы погружного насосного оборудования (ПНО), блок прогнозирования.

Изобретение относится к выявлению в онлайн-режиме ухудшения состояния изоляции электродвигателя. Сущность: с помощью преобразователя на обмотку (обмотки) двигателя накладывают каскадное напряжение.

Изобретение относится к области испытаний и контроля изоляции коллекторов машин постоянного тока при серийном производстве. Сущность: подают импульсное испытательное напряжение микросекундного диапазона с частотой следования импульсов, равной промышленной частоте, на нерабочую необрабатываемую внутреннюю цилиндрическую часть коллектора на каждые две смежные коллекторные пластины.

Изобретение относится к электротехнике, а именно к стендам для проведения приемо-сдаточных испытаний частотно-управляемых гребных электродвигателей системы электродвижения.

Изобретение относится к электротехнике и может быть использовано для определения эксцентриситета ротора электрических машин, в частности асинхронного электродвигателя.

Изобретение относится к испытательному нагрузочному устройству. Испытательное нагрузочное устройство 1 содержит: резистивный блок 20, который содержит одну или более резисторных групп, имеющих множество резисторов, и установлен с возможностью подключения к источнику мощности, проходящему испытания под нагрузкой; охлаждающий вентилятор 10, который охлаждает резисторы резистивного блока 20; блок 80 управления.

Устройство диагностики технического состояния электродвигателя подвижного роботизированного комплекса относится к области диагностики технических систем и может быть использовано для диагностирования промышленного оборудования и технических систем, к которым могут быть отнесены подшипники электродвигателей, ленточные конвейеры, промышленные вентиляторы и т.п. Устройство содержит: датчики - измерения электромагнитного поля, температуры обмоток электродвигателя и подшипниковых узлов и учета выработки часов, определения величины сопротивления изоляции электродвигателя, микроконтроллер, источник опорного питания, регистр результата, причем выходы датчиков и преобразователя подключены к входам микроконтроллера; выход источника опорного питания - к аналоговому входу микроконтроллера, а выход микроконтроллера - к регистру результата и системе управления. Технический результат заключается в том, что в предлагаемом устройстве диагностики дополнительно осуществляется диагностирование его механической прочности с помощью преобразователя акустической эмиссии. 1 ил.

Изобретение относится к диагностике агрегатов, механизмов и систем, в которых приводом является электрический двигатель. Техническим результатом является повышение надежности, производительности, безопасности эксплуатации механизмов с электроприводом. В предлагаемом способе диагностирования технического состояния электрических машин методом вектора обобщенного технического состояния электродвигателя за координаты вектора принимаются оси вибрации, температуры и тока. Масштаб и значение по каждой из осей выбирается пропорционально выбранному методу обработки сигнала с соответствующего датчика и в простейшем случае прямо пропорционально максимальному измеренному значению отдельного параметра. Измеренные значения преобразуются входными нелинейными функциями, масштабируются, суммируются с формированием обобщенного трехмерного вектора технического состояния, упомянутый вектор оценивается по заданным пороговым значениям с последующей визуализацией на дисплее. Достоверность диагностирования дефекта значительно увеличивается при применении трех диагностических параметров, обобщенных в один. Таким образом можно компенсировать недостатки одного метода достоинствами другого. 4 ил.

Использование: в области электротехники. Технический результат – повышение чувствительности защиты. Способ диагностики повреждения короткозамкнутой обмотки ротора асинхронного двигателя основан на контроле электродвижущей силы на выводах обмотки статора в режиме выбега и формировании сигнала о результатах диагностики. Согласно способу из контролируемой электродвижущей силы выделяется среднеквадратичная величина дополнительных гармонических с частотами fν,n=fc(ν±n/р) и сравнивается с ее эталонной величиной, и если среднеквадратичная величина этих дополнительных гармонических превысит эталонную величину, то формируют сигнал о повреждении обмотки короткозамкнутого ротора, где fc=f1(1-s); f1 - частота сети; s - скольжение ротора; n=1÷(р-1), ν - номер гармоники сети, р - число пар полюсов асинхронного двигателя. 3 ил.

Изобретение относится к электроизмерительной технике, в частности, к устройствам для контроля качества изоляции, характеризуемого ее пробивным напряжением, и может быть использовано в средствах для диагностики состояния изоляции асинхронного электродвигателя с короткозамкнутым ротором. Микропроцессорное устройство диагностики изоляции электродвигателя по ЭДС самоиндукции с функцией мегомметра содержит микроконтроллер 1, включающий широтно-импульсный модулятор (ШИМ) и аналоговый компаратор делитель напряжения 2, управляемый источник опорного напряжения 3, первый управляемый ключ 4, преобразователь интерфейсов USART/USB 5, источник постоянного напряжения 6, диагностируемую обмотку электродвигателя 7, второй ключ 8, образцовую индуктивность 9, полупроводниковый диод 10, конденсатор 11 и компьютер 12. Второй вывод источника постоянного напряжения 6 подключен к первым выводам диагностируемой обмотки электродвигателя 7 и образцовой индуктивности 9, вторые выводы последних соединяются со вторым выводом второго ключа 8, который может находиться либо в «нижнем» положении - подключается диагностируемая обмотка 7, либо в «верхнем» - включаются образцовая индуктивность 9 и анод полупроводникового диода 10, катод которого соединен с первой обкладкой конденсатора 11. Первый вывод второго ключа 8 подключен ко вторым выводам первого управляемого ключа 4 и делителя напряжения 2. Вывод управления первого управляемого ключа 4 подключен к микроконтроллеру 1, вход управления источника опорного напряжения 3 подключен в выходу ШИМ микроконтроллера 1, выход источника опорного напряжения 3 подключен к первому входу аналогового компаратора микроконтроллера 1, ко второму входу аналогового компаратора микроконтроллера 1 подключен средний вывод делителя напряжения 2, первый крайний вывод которого соединен с первыми выводами первого управляемого ключа 4 и источника постоянного напряжения 6, а также со второй обкладкой конденсатора 11. Контролируемое сопротивление изоляции подключается к обкладкам конденсатора 11. Модуль USART микроконтроллера 1 подключен к преобразователю интерфейсов USART/USB 5, который подключен к интерфейсу USB компьютера 12. Технический результат, достигаемый при реализации заявленного изобретения, сводится к расширению его функциональных возможностей за счет организации измерения под управлением компьютера. 1 ил.

Изобретение относится к области диагностики технического состояния электромеханического оборудования, позволяющей производить диагностику и оценку остаточного ресурса асинхронного двигателя, работающего в различных условиях эксплуатации, путем записи электрических и вибрационных параметров, с помощью датчиков вибрации, тока и напряжения, и использование искусственной нейронной сети для комплексного анализа электрических, вибрационных и косвенных параметров с дальнейшей оценкой технического состояния и прогнозирования вероятности безотказной работы электродвигателя. Способ позволяет производить диагностику и оценку остаточного ресурса электропривода на базе асинхронного двигателя, работающего в различных условиях эксплуатации, путем записи электрических и вибрационных параметров, с помощью датчиков вибрации, тока и напряжения и их комплексного анализа с использованием искусственной нейронной сети, позволяющей осуществлять прогнозирование и оценку остаточного ресурса. Технический результат заключается в повышении точности и качества оценки состояния и остаточного ресурса электромеханического оборудования с учетом качества питающей сети и условий эксплуатации, по полученным значениям остаточного ресурса с учетом выявленных состояний на основе работы ИНС, включающей анализ электрических, вибрационных и косвенных параметров и обнаруженных дефектов. 5 ил.

Наверх