CHẨN đoán hư HỎNG máy PHÁT điện

M CL C
Ch

ng 1: T NG QUAN ...................................................................................................... 5

1.1. T ng quan chung ........................................................................................................ 5
1.2. Nh ng k t qu nghiên c u trong vƠ ngoƠi n

c ......................................................... 6

1.3. Mục đích c a đ tƠi .................................................................................................... 7
1.4. Nhi m vụ c a đ tƠi .................................................................................................... 7
1.5. Gi i h n đ tƠi ............................................................................................................. 8
1.6. Ph
Ch

ng pháp nghiên c u ............................................................................................ 8

ng 2: C S LÝ THUY T .......................................................................................... 9

2.1. Lý thuy t v ch n đoán kỹ thu t ................................................................................. 9
2.1.1. Đối t ợng vƠ mục tiêu c a bƠi toán ch n đoán. ................................................ 11
2.1.2. Ch n đoán d a trên phơn lo i tri u ch ng ........................................................ 12
2.1.3. Nghiên c u v phơn tích vƠ xử lý số li u........................................................... 12
2.1.4. Nghiên c u v thông số ch n đoán .................................................................... 14
2.1.5. Các h

ng nghiên c u chính trong ch n đoán MPĐ ......................................... 14

2.2. Các nghiên c u v thông số ch n đoán [1],[3] ......................................................... 15
2.2.1 Ki m soát momen vƠ l c c học trên trục MPĐ................................................. 15

2.2.2. Ki m soát ti ng n ............................................................................................. 15
2.2.3. Đo đ rung ......................................................................................................... 15
2.2.4. Ki m soát d a trên các đ i l ợng đi n .............................................................. 16
2.3. Các nghiên c u v xử lý thông tin ............................................................................ 17
2.3.1. Các kỹ thu t xử lý thông tin th

ng dùng trong ch n đoán MPĐ ..................... 17

2.4. Kỹ thu t ch n đoán ................................................................................................... 17
2.5. Lý thuy t v máy phát đ ng b ba pha ..................................................................... 18

Trang 1


2.5.1. Gi i thi u ........................................................................................................... 18
2.5.2 Cấu t o vƠ nguyên lý lƠm vi c ............................................................................ 18
2.5.3. Nguyên lý lƠm vi c c a máy phát đi n đ ng b ................................................ 20
2.5.4. Nh ng h hỏng th

ng gặp MPĐ ..................................................................... 22

2.5.5. H hỏng v đi n ................................................................................................. 24
2.5.5.1. H hỏng v cu n dơy ...................................................................................... 24
2.5.6. H hỏng v c .................................................................................................... 24
2.5.6.1. H hỏng v̀ng bi ............................................................................................. 24
2.5.7. Các h hỏng v nhi t đ ........................................................................................ 25
2.6. Lý thuy t v c m bi n d̀ng ...................................................................................... 26
2.6.1. Thông số c m bi n d̀ng ACS12-30A ............................................................... 27
2.7. Thông số Card Ardruno ............................................................................................ 27
2.8. Lý thuy t v DAQ..................................................................................................... 28

2.9. DAQ (data acquisition) ............................................................................................. 28
2.9.1 Mối quan h gi a LabVIEW v i thi t bị DAQ .................................................. 29
2.9.2. Cấu trúc c b n c a DAQ .................................................................................. 30
2.9.3. B chuy n đ i vƠ đi u h̀a đ

ng truy n tín hi u ............................................. 30

2.9.4. Ph n c ng DAQ ................................................................................................. 32
2.10. Lý thuy t v FFT .................................................................................................... 33
2.10.1. Phép bi n đ i Z ................................................................................................ 34
2.10.2. Định nghĩa........................................................................................................ 34
2.10.3. Phép bi n đ i z ng ợc ...................................................................................... 34
2.10.4. Quan h c a phép bi n đ i Z v i phép bi n đ i Fourier ................................ 35
2.10.5. So v i phép bi n đ i Laplace........................................................................... 35
2.10.6. Bi n đ i Fourier r i r c (DFT - Discrete Fourier Transform) ......................... 36

Trang 2


2.10.7. Lọc tín hi u ...................................................................................................... 37
2.10.8. HƠm cửa s ...................................................................................................... 38
2.10.9. Rectangular ...................................................................................................... 39
2.10.10. Hamming ....................................................................................................... 39
2.10.11. Hanning .......................................................................................................... 39
2.10.12. Triangle (Bartlett) .......................................................................................... 40
2.10.13. Black man ...................................................................................................... 40
2.10.14. Flat top ........................................................................................................... 40
2.10.15. Exponent down .............................................................................................. 41
2.11. Lý thuy t v LabVIEW........................................................................................... 41
2.11.1. Các kh năng chính c a LabVIEW .................................................................. 42

2.11.2. Môi tr

ng phát tri n LabVIEW ..................................................................... 42

2.11.3.Các tín hi u đo đ ợc v i LabVIEW ................................................................. 43
2.11.4. Phân tích .......................................................................................................... 43
2.11.5. Hi n thị ............................................................................................................ 43
2.11.6. Đi u khi n ........................................................................................................ 44
2.12. Giao ti p LaBVIEW v i Arduino ậUno R3 ........................................................... 44
2.13. Thu t p d li u c a máy phát v i LabVIEW vƠ Ardruino ..................................... 45
2.13.1. K t nối LabVIEW v i Arduino ....................................................................... 45
2.13.2. Gói VIs Arduino .............................................................................................. 46
CH

NG 3: ........................................................................................................................ 50

K T QU TH C NGHI M MÔ HÌNH CH N ĐOÁN.................................................... 50
3.1. Mô hình ch n đoán h hỏngMPĐ ............................................................................. 50
3.2. Chọn các khối l p trình cho Labview ....................................................................... 51
3.2.1 Khai báo ngõ vào/ra cho Card Ardruino ............................................................. 51

Trang 3


3.2.2 Khai báo ngõ vào cho Card Ardruino ................................................................. 51
3.2.3 Khối phơn tích ph .............................................................................................. 51
3.2.4 Khối ghi d li u đo l
3.2.5.Ch

ng thƠnh file.lvm ........................................................... 52

ng trình thu th p d li u c a MPĐ v i Labview vƠ Arduino .................... 52

3.2.6. Code LaBVIEW online ...................................................................................... 52
3.2.7. Code LaBVIEW offline ..................................................................................... 53
3.3. K t qu các lỗi v v̀ng bi ........................................................................................ 54

CH

3.3.1. Tr

ng hợp h hỏng bên trong v̀ng bi ............................................................. 54

3.3.2. Tr

ng hợp h hỏng bên ngoƠi v̀ng bi ............................................................ 55

NG 4: ........................................................................................................................ 57

K T LU N VẨ H

NG PHÁT TRI N ........................................................................... 57

TẨI LI U THAM KH O ................................................................................................... 58

Trang 4


Ch

ng 1:

T NG QUAN
1.1. T ng quan chung
Ch n đoán h hỏng lƠ xác định tr ng thái c a m t h thống

m t th i đi m xác

định đang hoặc s di n ra, d a trên các thông tin thu nh n đ ợc. N i dung nƠy đ ợc
xem xét các ph

ng pháp thu th p vƠ đánh giá các thông tin ch n đoán, các mô hình

ch n đoán.
Ch n đoán cũng có th sử dụng các phép ki m tra, t c lƠ các tr ng thái đ u vƠo
đặc bi t nhằm lƠm cho h thống b c l

các tri u ch ng c a tr ng thái hi n

t i. Mục đích c a Ch n đoán kỹ thu t lƠ đánh giá tr ng thái các th i đi m, phát hi n
s m các h hỏng đang vƠ s phát sinh c a h thống, từ đó đ a ra các bi n pháp kỹ
thu t chống hỏng hóc, b o trì báo d ỡngng nhằm c i thi n đ tin c y, an toƠn vƠ tu i
thọ c a h thống kỹ thu t
Lỗi đ ợc định nghĩa nh m t s sai l ch không chấp nh n đ ợc c a ít nhất m t
tham số, thu c tính hay bi n so v i giá trị chu n.
K t qu ch n đoán đánh giá m c đ sai l ch c a thông số kỹ thu t c a đối t ợng
trong ch n đoán th i gian (ki m soát) hi n t i, cũng nh ki m tra tính sẵn sƠng vƠ
ho t đ ng đúng c a đối t ợng, vi c tìm ki m các lỗi nh h

ng t i tính hi u qu vƠ

kh năng ho t đ ng c a đối t ợng. Khi xác định tình tr ng kỹ thu t c a các đối t ợng,
cũng ph i gi i quy t vấn đ d báo di n bi n lỗi, vấn đ ngu n gốc lỗi vƠ
tình tr ng kỹ thu t c a đối t ợng trong t

c l ợng

ng lai.

M t h thống ch n đoán s th c hiên công vi c trên bằng cách th c hi n m t lo t
các phép ki m tra, thu th p số li u, phơn tích các số li u đư thu th p đ tìm ra các dấu
hi u đặc bi t, vƠ trên c s các dấu hi u đư tìm thấy, k t lu n v tr ng thái c a thi t
bị.

Trang 5


1.2. Nh ng k t qu nghiên cứu trong vƠ ngoƠi n

c

Trong th i đ i công ngh phát tri n m nh nh hi n nay, Vi c ng dụng công
ngh vƠo phục vụ cho viêc ch n đoán h hỏng c a thi t bị lƠ nhu c u thi t. Hi n nay
trên th gi i các công ngh chu n đoƠn h hỏng c a thi t bị phát tri n khá m nh vƠ
ng dụng

nhi u lĩnh v c, v i đ chính xác ngƠy cƠng cao.

Vi t Nam vì nhi u lý

do khác nhau mƠ ch n đoƠn h hỏng c a thi t bị ch a đ ợc ng dụng vƠ phát tri n
nhi u, cũng nh rất ít các k t qu đ ợc công bố.
Các k t qu nghiên c u trong vƠ ngoƠi n
[1] Nguy n Văn Nghĩa, 2012 “

c:

ng dụng m ng N ron trong ch n đoán tình

tr ng kỹ thu t đ ng c kéo c a đ u máy”
[2] Đinh ThƠnh Vi t, Tr n HoƠng Kh , Nguy n Văn Lê, (2005), H chuyên gia
ch n đoán s cố ti m n trong máy bi n áp l c, T p chí khoa học vƠ công ngh các
tr

ng Đ i học Kỹ thu t, số 53, trang 50-54.
[3] Lê HoƠi Đ c đư nghiên c u các dấu hi u h hỏng đặc tr ng c a đ ng c

Diezel vƠ ng dụng t p m trong k t lu n lỗi .
[4] Đinh ThƠnh Vi t, Nguy n Văn Lê, (2012), Xơy d ng h chuyên gia trọng
số ch n đoán s cố ti m n trong MBA l c, T p chí khoa học vƠ công ngh Đ i
học ĐƠ Nẵng, số 3[52], trang 55-61.
[5] Ping Yang, Sui-sheng Liu Fault Diagnosis System for Turbo-generator Set
Based on Fuzzy Neural Network
[6] Khalaf Salloum Gaeid and Hew Wooi Ping ―Wavelet fault Diagnosis
and Tolerant of Induction Motor - A review International Journal of the
Physical Sciences Vol. 6(3), 4 February, 2011, pp 358-376.
[7] Rudra Narayan Dash “Fault Diagnosis in Induction Motor Using Soft
Computing Techniques”, Department Of Electrical Engineering National Institute Of
Technology, Rourkela-769008 India

Trang 6


[8] Hoshiar Hassan “Detection of the stator winding fault in three phase
induction motor using Fuzzy Logic” 2012
[9] Vijay Prakash Pandey and Prashant Kumar Choudhary “Induction Motor
Condition Monitoring Using Fuzzy Logic”, Advance in Electronic and Electric
Engineering.ISSN 2231-1297, Volume 3, Number 6 (2013), pp. 755-764
[10] Rudra Narayan Dash “Fault Diagnosis in Induction Motor Using Soft
Computing Techniques”, Department Of Electrical Engineering National Institute Of
Technology, Rourkela-769008 India
[11] Kalpana Bhardwaj and Alok Agarawal “Fault Diagnosis of Three Phase
Induction Motor using Fuzzy Logic Controller and Sequence Analyzer ”, MIT
International Journal of Electrical and Instrumentation Engineering, Vol. 2, No. 2,
Aug. 2012, pp. (112-118) ISSN2230-7656(c) MIT Publications
1.3. M c đích của đ tƠi
Nghiên c u v lý thuy t ch n đoán áp dụng cho đối t ợng lƠ MPĐ, xác định
thông số ch n đoán phù hợp. Sử dụng kỹ thu t FFT phân tích ph d̀ng đi n k t lu n
tình tr ng h hỏng cho MPĐ
1.4. Nhi m v của đ tƠi
Trong đ tƠi nƠy tác gi nghiên c u v c s lý thuy t v ch n đoán h hỏng
thi t bị từ các khái ni m c b n đ n nh ng lý thuy t ph c t p. Nh ng nhi m vụ trọng
tơm c a đ tƠi nh sau:
- Nghiên c u xơy d ng h thống thu th p trên c s lý thuy t.
- Xơy d ng mô hình thu th p d li u d̀ng đi n c a MPĐ sau đó phơn tích ph
sử dụng ph n m m LabView đ phơn tích h hỏng thi t bị d a trên các t n số h cụ
th

Trang 7

1.5. Gi i h n đ tƠi
Trong kỹ thu t ch n đoán h hỏng thi t bị có rất nhi u h hỏng, trong gi i h n
c a đ tƠi chỉ trình bƠy v h hỏng v c khí mƠ ch y u t p trung vƠo hai h hỏng
chính lƠ h hỏng trong vƠ ngoƠi v̀ng bi.
1.6. Ph

ng pháp nghiên cứu

Ph

ng pháp nghiên c u: Trên c s nghiên c u lý thuy t v ch n đoán, l a chọn

và xây d ng các mô hình ch n đoán vƠ ph

ng pháp ch n đoán tình tr ng kỹ thu t

c a đối t ợng c n ch n đoán. Th c hi n thí nghi m trên mô hình đ đánh giá k t qu
ch n đoán. Nghiên c u trong đ tƠi có s k thừa các công trình nghiên c u c a các
nhƠ nghiên c u, các nhóm nghiên c u trong vƠ ngoƠi n

c đư đ ợc công bố, ngoƠi

ra nghiên c u cũng góp ph n cho nghiên c u ch n đoán h hỏng máy phát đi n bằng
ti ng vi t. Cấu trúc lu n văn bao g m 4 ch
01/09/2014 đ n 28/02/2015. Trong mỗi ch

ng, th i gian lƠm lu n văn từ ngƠy

ng bao g m:



Ch

ng 1. T ng quan



Ch

ng 2. C s lý thuy t



Ch

ng 3. K t qu th c nghi m



Ch

ng 4. K t lu n vƠ h

ng phát tri n

Trang 8

Ch

C

S

ng 2:

LÝ THUY T

2.1. Lý thuy t v ch n đoán kỹ thu t
B n chất c a ch n đoán lƠ s phát tri n vƠ th c hi n các thu t toán

c tính

các thông số kỹ thu t c a đối t ợng ch n đoán mƠ không c n thay đ i đi u ki n lƠm
vi c c a các thông số ki m soát. Từ các mô hình b

lọc lỗi phát hi n lỗi đ ợc

Beard vƠ Jones đ c p năm 1970, đ n nay, lý thuy t v ch n đoán vƠ phát hi n lỗi
đư phát tri n thƠnh m t nhánh quan trọng trong kỹ thu t thi t k vƠ ch t o nh s
phát tri n c a các lĩnh v c liên quan nh : Khoa học v máy tính, lý thuy t đi u khi n
vƠ mô hình hóa. Đặc bi t do s phát tri n ph n c ng máy tính cho phép xơy d ng
nh ng khơu đi u khi n vƠ tính toán v i tốc đ cao lƠ c s cho các h thống tính toán
đi u khi n ph c t p.
BƠi toán phát hi n lỗi (Fault Detection): Mục tiêu lƠ xác định xem đối t ợng
có lƠm vi c bình th

ng hay không. Trong tr

ng hợp nƠy, t p tr ng thái đ ợc chia

thƠnh hai t p nhỏ: S0 ng v i tr ng thái lƠm vi c bình th

ng vƠ các tr ng thái c̀n

l i ng v i lỗi. Nhi m vụ c a bƠi toán lƠ xác định xem h đang nằm trong tr ng thái
S0 hay các tr ng thái c̀n l i. H thống s t o ra tín hi u c nh báo cho ng
v tình tr ng lƠm vi c bất th

i v n hƠnh

ng c a h thống.

BƠi toán phơn bi t lỗi (Fault Isolation): Trong tr

ng hợp nƠy, c n phơn

bi t cƠng rõ cƠng tốt xem đối t ợng đang nằm trong tr ng thái nƠo trong số các tr ng
thái đư nêu

trên. Do m t lỗi x y ra trong đối t ợng đ ng th i nh h

ng đ n nhi u

thông số đ u ra khác nhau nên vi c xác định đúng tr ng thái c a đối t ợng lƠ m t
công vi c hoƠn toƠn không d dƠng; th m chí trong m t số tình huống lƠ không th
th c hi n đ ợc. N i dung c a bƠi toán lƠ phơn tích, t ng hợp các tri u ch ng c a lỗi,
từ đó định vị đ ợc lỗi nằm

b ph n ch c năng nƠo.

BƠi toán xác định lỗi (Fault Indentification) mong muốn tìm nguyên nhơn c a
lỗi: Chi ti t gơy ra lỗi, th i đi m gơy ra lỗi.

Trang 9


Cao h n n a, m t h thống dung lỗi (Fault Tollerance) cho phép lƠm vi c
trong tr

ng hợp có lỗi bằng cách sử dụng các gi i pháp thay th t

ng đ

ng v

ph n c ng hoặc ph n m m: V i các c m bi n lỗi, tín hi u c a c m bi n có th đ ợc
thay th bằng tính toán t
tr

ng đ

ng từ các thông số khác c a h thống. Trong

ng hợp nƠy, h s ph i chịu chất l ợng lƠm vi c thấp h n do chi phí tính toán cao

h n, đ chính xác gi m do ph

ng pháp tính gián ti p, đ

tin c y gi m do không

có thông số ki m soát... nh ng v n duy trì đ ợc tr ng thái lƠm vi c bình th

ng

c a c h thống.
Các định nghĩa v quá trình nh n d ng lỗi đư đ ợc định nghĩa b i Hi p h i
Safe Process do R. Isermann vƠ P. Ballé đ xuất năm 1996.
- Theo dõi (Monitoring): lƠ quá trình thu th p vƠ chuy n đ i các thông số ch n
đoán nhằm phát hi n các bi u hi n bất th

ng. Quá trình nƠy th c hi n v i th i gian

th c.
- Giám sát (Supervison) bao g m quá trình theo dõi vƠ đ a ra nh ng quy t
định cho phép chắc chắn nh ng hƠnh đ ng hợp lý trong tr

ng hợp có lỗi.

- B o v (Protection): Bao g m tất c các quá trình giám sát vƠ thao tác nhằm
h n ch tối đa nh ng thi t h i do lỗi gơy ra.
Trong tƠi li u nƠy cũng phơn bi t gi a theo dõi di n bi n c a quá trình (ho t
đ ng c a m t đối t ợng) vƠ theo dõi tr ng thái c a quá trình (tr ng thái c a đối t ợng).
Theo dõi ho t đ ng đ ợc hi u lƠ công vi c h
t ợng, tín hi u hóa vƠ th hi n d

ng t i ch n đoán đối

i d ng l ợc đ tr ng thái c a đối t ợng vƠ s thay

đ i c a nó. Nh v y, các h thống theo dõi tr ng thái lƠ các h thống ch n đoán th i
gian th c. Khi đối t ợng ho t đ ng trong th i gian th c, h thống ch n đoán có th
hỗ trợ ho t đ ng ki m tra vƠ b o v cho h thống nh yêu c u đối v i h thống giám
sát. Vì v y, m t h thống giám sát đ ợc định nghĩa lƠ m t h thống ch n đoán liên
tục hoặc m t h quan sát liên tục tr ng thái c a đối t ợng.

Trang 10


Ki m tra lƠ m t công vi c ti p theo c a ch n đoán. Công vi c nƠy đ ợc hi u
nh lƠ vi c xác định m t t p c a các phép thử các nhau đ ợc xơy d ng theo tr t t đ
định l ợng giá trị c a các thu c tính có ích c a đối t ợng đ ợc phơn tích trong d i đư
đ ợc xác định c a thông số. M t d ng đặc bi t c a các thao tác nƠy lƠ các phép
ch n đoán, nhằm xác định xem nh ng tiêu chí đư đ ợc xác định có phù hợp v i
các tiêu chu n vƠ khuy n nghị hay không. M t quá trình ch n đoán có th đ ợc th c
hi n t đ ng.
Trong tr

ng hợp đó, các phép ch n đoán đ ợc hi u lƠ m t t p c a các thao

tác đ ợc th c hi n b i ph n m m nhằm đặt các giá trị cho tr

c lên các bi n công

ngh . Mục tiêu c a các thao tác trên lƠ đ ki m tra s phù hợp trong ho t đ ng c a
ph n đối t ợng c n ki m tra. K t qu c a phép ki m tra trên lƠ tín hi u ki m tra có
ch a nh ng thông tin v chi ti t c n ki m tra.

2.1.1. Đối t

ng vƠ m c tiêu của bƠi toán ch n đoán.

Mục tiêu c a bƠi toán ch n đoán lƠ xác định xem h thống đang lƠm vi c có
bình th

ng hay không vƠ tr ng thái c a nó nh th nào. Trong [8], Mattias Nyberg

đư định nghĩa bƠi toán phơn lo i ch n đoán nh sau:
Coi đối t ợng ch n đoán g m n chi ti t, mỗi chi ti t có các thông số tr ng thái
t

ng ng xi. H s lƠm vi c bình th

ng khi c n chi ti t đ u lƠm vi c bình th

Khi m t trong số các chi ti t nƠy lƠm vi c không bình th

ng.

ng, h s gặp lỗi f i.

Có th x y ra 3 tình huống nh sau:
- H không lỗi: Tr ng thái c a h thống đặc tr ng b i t p lỗi trống S0={}
- H gặp m t trong số các lỗi đư nêu Sm={fi}
- H gặp đ ng th i nhi u lỗi đ ng th i Sn={fi, fj,...}.
Nh v y, t i m t th i đi m, h s nằm m t trong các tr ng thái c a t p tr ng thái
{S0, Sm, Sn}.
Mục tiêu c a bƠi toán ch n đoán lƠ xác định xem h đang nằm tr ng thái nƠo

trong số các trên. Có th thấy ngay rằng, số l ợng tr ng thái trong t p tăng theo cấp

Trang 11


số nhơn theo số l ợng ph n tử vƠ số lỗi đ ng th i x y ra. Nói cách khác, h cƠng ph c
t p vƠ số l ợng lỗi đ ng th i x y ra cƠng nhi u thì vi c ch n đoán cƠng khó khăn.
2.1.2. Ch n đoán d a trên phơn lo i tri u chứng
Phơn lo i tri u ch ng lƠ ph

ng pháp ch n đoán truy n thống. Trên c

s nh ng thông số quan trọng có th đo đ ợc, các bi u hi n lỗi (tri u ch ng) đ ợc
phát hi n bằng cách so sánh v i các giá trị ng ỡng. T p hợp các tri u ch ng hoặc
từng tri u ch ng đ n lẻ s cho bi t tình tr ng hi n t i c a h thống.Ph

ng pháp phơn

lo i sử dụng mô hình thống kê vƠ phơn lo i m u đ tìm ra mối quan h ng ợc từ sai
l ch đ u ra v lỗi đ u vƠo.
Nh ợc đi m c a ph
năng ch n đoán t

ng pháp nƠy lƠ không cho phép ch n đoán sơu vƠ kh

ng đối c ng nhắc, t p tri u ch ng bị bó hẹp

t p thông

số đ u ra vƠ thông số k t cấu lƠm cho hi u qu ch n đoán không đ ợc cao vƠ h n ch

kh năng ch n đoán online. Bằng vi c xơy d ng các ph

ng pháp chuyên gia trong

phơn tích số li u vƠ mô phỏng quá trình k t lu n c a chuyên gia, ph

ng pháp nƠy

tr nên hi u qu h n, nơng cao chất l ợng ch n đoán vƠ m r ng ph m vi ng dụng
c a ph

ng pháp.
D a trên c s quan sát lơu dƠi t p các đối t ợng ch n đoán, các h hỏng

vƠ tri u ch ng gặp ph i, ng

i ta có th xơy d ng đ ợc mối quan h ng ợc gi a

các tri u ch ng vƠ h hỏng cũng nh đ tin c y c a k t lu n. Mối quan h nƠy có th
đ ợc th hi n bằng các b ng s th t, ma tr n k t lu n ch n đoán hoặc cơy xác suất,
Bayes Graph. Các k t qu c a ph

ng pháp nƠy lƠ c s cho các ph

ng pháp k t

lu n ch n đoán d a trên ma tr n ch n đoán vƠ graph ch n đoán.
Ph

ng pháp nƠy v n đ ợc áp dụng trong nh ng lĩnh v c mƠ

h gi a lỗi vƠ thông số cấu trúc không th mô t t

đó, mối quan

ng minh bằng các quan h toán

học.
2.1.3. Nghiên cứu v phơn tích vƠ xử lý số li u
V i các ph

ng pháp phơn tích số li u hi n đ i có hỗ trợ c a các máy tính,

các phép phân tích ph c t p có th đ ợc áp dụng, đặc bi t lƠ các phơn tích ph t n số

Trang 12


hoặc phơn tích wavelet ng dụng cho ch n đoán MPĐ vƠ các thi t bị quay. Ti n b
nƠy đư thúc đ y ph

ng pháp ch n đoán d a trên tín hi u phát tri n m nh, từ đó cho

phép sử dụng các thông số m i trong ch n đoán hoặc khai thác tri t đ các thông tin
đư thu th p đ ợc nh đ rung c a MPĐ, ti ng n, ph d̀ng đi n, từ tr

ng bên ngoƠi

máy phát...
Tuy nhiên, chỉ khi có các máy tính số m nh nh hi n nay thì vi c áp dụng các

thu t toán phơn tích số li u ph c t p nh các thu t toán phơn tích FFT, wavelet hay
tính toán thông minh (Inteligence Computation) m i đ ợc sử dụng m t cách r ng rưi
vƠ hi u qu trong các bƠi toán ch n đoán.
Đặc bi t đối v i các đối t ợng quay, do tính chu kỳ c a tín hi u, các ph
pháp phơn tích ph rất hay đ ợc ng dụng. Nh các ph

ng

ng pháp phơn tích số li u,

cho phép b c l các đặc tr ng c a lỗi. Nh v y, có th sử đối t ợng ch n đoán phát
hi n tri u ch ng phơn tích tri u ch ng tín hi u vƠo tín hi u ra tri u ch ng k t lu n
ch n đoán dụng các phép đo gián ti p đ phát hi n các tri u ch ng thay vì tìm ki m
các tri u ch ng từ số li u đo tr c ti p. Ví dụ v ph

ng pháp này là các ph

ng pháp

ch n đoán d a trên phơn tích tín hi u đ ch n đoán các thi t bị quay [3]. Trong nhi u
công trình nghiên c u v ch n đoán đ ng c , bằng cách áp dụng phơn tích Furrier
cho các tín hi u d̀ng đi n vƠ đi n áp, ng

i ta đư đ xuất đ ợc các ph

ng pháp

ch n đoán trên c s phơn tích ph t n số c a các tín hi u nƠy. Vi c ng dụng trí tu
nhơn t o (Artificial Intelligence - AI) trong bƠi toán k t lu n ch n đoán cũng lƠ h
nghiên c u rất sôi đ ng trong lĩnh v c ch n đoán. Đơy lƠ m t h

ng

ng đ ợc nghiên c u

nhi u trong lĩnh v c xử lý số li u ch n đoán. Vì nó không c n các mô hình toán học
t

ng minh, nó có ý nghĩa ng tốt vƠ có kh năng phát tri n trong lĩnh v c ch n đoán.

Hai d ng bƠi toán ng dụng trí tu nhơn t o trong ch n đoán lƠ:
Bài toán

c l ợng thông số: Trong ph

ng pháp ch n đoán d a trên mô hình

đối t ợng, vấn đ rất quan trọng lƠ ph i mô phỏng đ ợc chính xác tr ng thái đ u ra
c a đối t ợng s thay đ i nh th nƠo theo s thay đ i c a đ u vƠo, th m chí c nhi u.
Thay vì sử dụng các ph

ng trình toán học, m ng n ron có th đ ợc dùng nh m t

Trang 13


công cụ đ mô phỏng m t số khơu hoặc toƠn b mô hình. Đi u đó lƠ nh vƠo kh
năng mô phỏng hƠm phi tuy n c a m ng n ron .
BƠi toán k t lu n ch n đoán: Sau khi t p hợp đ ợc các tri u ch ng, ng
ph i cơn nhắc đ quy t định h thống có th

chắn c a bƠi toán, nên các ph

i ta

tr ng thái nƠo. Do tính không chắc

ng pháp sử dụng logic m vƠ m ng n ron tỏ ra rất

phù hợp. Trong bƠi toán k t lu n ch n đoán, thay vì sử dụng các ng ỡng cố định,
ng

i ta sử dụng các ph

ng pháp k t lu n d a trên trí tu nhơn t o (Artificial

Intelligence - AI): logic m , m ng n ron hoặc k t hợp các ph

ng pháp trên đ đ a

ra k t lu n ch n đoán.
2.1.4. Nghiên cứu v thông số ch n đoán
H

ng nƠy t p trung tìm ki m nh ng đ i l ợng m i có mang thông tin v h

hỏng. T p trung nơng cao tính hi u qu trong thu th p vƠ xử lý số li u bằng cách tìm
ki m các thông số đ n gi n h n trong đo l

ng, mang thông tin t ng hợp v đối

t ợng, nh đó, gi m b t số phép đo, đ n gi n hóa thao tác ch n đoán.
Nh kh năng xử lý số li u m nh m , các đặc tr ng lỗi có th đ ợc phơn tích,
tách ng ỡng từ nhi u ngu n khác nhau, m ra kh năng khai thác các thông số ch n
đoán m i cho nh ng lỗi đư bi t hoặc thu gọn t p thông số ch n đoán.
Nh có kh năng xử lý số li u tốt h n, nên có th trích xuất thêm nhi u tri u
ch ng từ các số li u có tính t ng hợp cao (mang thông tin c a đ ng th i nhi u lỗi
khác nhau) từ đó, gi m b t đ ợc số l ợng bi n ch n đoán c n thu th p vƠ nơng cao
hi u qu ch n đoán. Nhi u đ tƠi đi theo h

ng tìm ki m các tri u ch ng m i thông

qua phơn tích các thông số đ u ra đư bi t.
2.1.5. Các h

ng nghiên cứu chính trong ch n đoán MPĐ

Máy phát đi n lƠ lo i thi t bị đ ợc sử dụng rất ph bi n, do v y, có rất nhi u
công trình nghiên c u v lĩnh v c nƠy. Do máy phát đi n là lo i thi t bị quay, nên
các phơn tích ph đ ợc nghiên c u rất nhi u nhằm phát hi n các đặc tr ng theo t n
số vƠ ph c a tín hi u. Các phơn tích wavelet cũng đ ợc nghiên c u đ phơn tích s

Trang 14


nh h

ng c a lỗi đ n d ng xung th i gian c a tín hi u. T ng k t v m t số n i dung

nghiên c u chính đ ợc đ c p.
M t số n i dung nghiên c u vƠ k t qu ch y u đ ợc li t kê sau đơy, trong đó

đa số áp dụng cho máy phát đi n.
2.2. Các nghiên cứu v thông số ch n đoán [1],[3]
2.2.1 Ki m soát momen vƠ l c c học trên tr c MPĐ
Mọi lỗi c a đ ng c đ u gơy nh h

ng t i khe từ. Nh ng không th đo đ ợc

khe từ m t cách tr c ti p. S khác bi t gi a momen quay trên trục so v i momen tính
toán có th chỉ ra nh ng lỗi c a thanh d n. Công suất t c th i trên trục có s tr so
v i công suất đi n. Nh ng chi ti t nh rotor, trục vƠ t i c khí s gơy ra l c xoắn.
Tuy nhiên, các thƠnh ph n khác nhau c a thi t bị s gơy ra nh ng thƠnh ph n hƠi khác
nhau c a l c xoắn. Nh ợc đi m c a ph
quay t

ng pháp nƠy lƠ vi c đo momen l c trên trục

ng đối khó khăn vƠ đ̀i hỏi chu n bị tr

c.

2.2.2. Ki m soát ti ng n
Ki m soát ti ng n đ ợc đo vƠ phơn tích bằng các máy phơn tích ph ơm thanh.
Ti ng n trong máy phát đ ng b 3 pha ch y u sinh ra từ khe từ. Ph

ng pháp này

có kh năng phát hi n đ ợc s thay đ i c a khe không khí. Tuy nhiên, vi c đo đ

n

âm thanh trong nhà máy công nghi p hoặc trên đ u máy lƠ không kh thi vì ti ng n
n n gơy ra từ các thi t bị khác rất l n lƠm nh h

ng đ n đ chính xác c a ph

ng

pháp ch n đoán.
2.2.3. Đo đ rung
S bất đ ng b v c khí vƠ đi n s t o nên hi n t ợng rung tu n hoƠn c a
thi t bị. Đ ng th i s bi n đ ng m nh c a d̀ng đi n s gơy ra nhi u. Nhi u vƠ rung
trong thi t bị đi n có th gơy ra b i l c đi n từ, c khí hoặc khí đ ng. Ph n l n nhi u
vƠ rung trong máy đi n gơy ra b i từ tr

ng trong khe từ. Phơn bố từ tr

ng trong

khe từ phụ thu c rất nhi u vƠo cấu trúc rotor, stator vƠ s th m từ. Vì v y l c đi n từ
vƠ đ rung cũng phụ thu c rất nhi u vƠo s mất đối x ng c a các chi ti t đi n từ.
Bằng vi c phơn tích rung đ ng, ng

i ta có th phát hi n ra rất nhi u lỗi vƠ s bất cơn

Trang 15


x ng v cấu trúc. Lỗi v̀ng bi, lỗi rotor, lỗi h p số vƠ rotor không cơn bằng lƠ nh ng
lỗi d phơn bi t nhất. Ng

i ta có th phơn tích t n số xung quanh t n số c b n, ph

r ng hoặc m t vƠi t n số đặc bi t đ phát hi n lỗi. Ph

ng pháp phơn tích rung đ ng

rất có hi u qu trong phơn tích lỗi, tuy nhiên, nó đ̀i hỏi có các thi t bị đo chuyên
dụng, vƠ vì th khó áp dụng cho các thi t bị công suất nhỏ.
Kỹ thu t FFT th

ng đ ợc sử dụng trong ph

ng pháp đo nƠy nhằm trích xuất

các v ch ph . Vi c k t lu n lỗi có th sử dụng trên c s logic m hoặc m ng n ron
đ phơn bi t các dấu hi u đặc tr ng c a lỗi.
2.2.4. Ki m soát d a trên các đ i l
Các ph

ng đi n

ng pháp nƠy ki m soát d̀ng stator đ phát hi n rất nhi u lỗi c a máy

phát đi n. Trong đa số các ng dụng, d̀ng stator c a máy phát đi n đ ợc ki m soát
đ b o v máy phát b i các lỗi quá d̀ng, quá t i, ch m ch p..., do v y, vi c ch n
đoán d a trên d̀ng đi n không c n b sung thêm c m bi n.
Trong ph

ng pháp nƠy, m t số h

ng ch n đoán đ ợc sử dụng:

Phơn tích dấu hi u d̀ng đi n: Trong th i gian g n đơy, ph

ng pháp phân tích

lỗi d a trên dấu hi u d̀ng đi n đ ợc sử dụng ph bi n. NgoƠi phép phơn tích furrier
cho thƠnh ph n c b n, phép phơn tích ph cho các thƠnh ph n t n số cao đ ợc sử
dụng đ phát hi n các lỗi hỏng thanh d n rotor, v̀ng ch p m ch, lỗi stator vƠ l ch
tơm đ ng.
Mối liên h gi a d̀ng đi n vƠ rung đ ng đ ợc sử dụng đ phát hi n ra các lỗi
v v̀ng bi vƠ b ph n quay. Có th phơn tích d̀ng pha hoặc d̀ng trên dơy trung tính
Các b lọc hoặc m ng n ron có th đ ợc sử dụng đ ghi nh n tr ng thái lƠm
vi c tốt c a thi t bị d

i đi u ki n t i bình th

ng.

Các phơn tích sóng hƠi cho phép phát hi n các lỗi
c các lỗi

khe không khí, bao g m

stator vƠ rotor.

Phơn tích wavelet trong tr ng thái ho t đ ng n định hoặc tr ng thái kh i đ ng
cũng cho bi t nhi u thông tin v tình tr ng thi t bị, đặc bi t lƠ tình tr ng c a rotor

Trang 16

2.3. Các nghiên cứu v xử lý thông tin
2.3.1. Các kỹ thu t xử lý thông tin th
M t số kỹ thu t xử lý tín hi u th

ng dùng trong ch n đoán MPĐ
ng dùng trong ch n đoán MPĐ:

- Ng ỡng ch n đoán vƠ kỹ thu t phơn tách ng ỡng đ ng cho phép xác định
các bi u hi n lỗi khi thi t bị lƠm vi c v i các ch đ t i khác nhau.
- Lọc, lọc thích nghi nhằm lƠm rõ các tri u ch ng lỗi.
- Ph

ng pháp phơn tích FFT đ ợc nghiên c u đặc bi t r ng rưi trong phát

hi n các lỗi c a rotor vƠ b ph n quay. Đơy lƠ h

ng nghiên c u đ ợc đặc bi t quan

tơm. G n nh tất c các thông số có d i t n trong ph m vi lƠm vi c c a đ ng c đ u
đ ợc nghiên c u, phơn tích nhằm phát hi n các v ch ph
ti ng n, từ tr

ng v i lỗi: D̀ng đi n,

ng t n vƠ đ u tìm thấy đ ợc các đặc tr ng c a lỗi.

Phơn tích Wavelet sử dụng trong phơn tích tín hi u quá đ c a MPĐ.
2.4. Kỹ thu t ch n đoán

M t số kỹ thu t ch n đoán lỗi:Mi n t n số: Bi n đ i fourier ( FFT), Th i giant n số:
- Short fourier transform ( STFT )
- Gabor transform ( GT)
- Cohen class distribution.
- Wigner ậ Ville distribution (WVD )
- Choi ậ Williams distribution
- Cone shaped distribution
- Wavelet transform ( WT )
đơy tác gi chọn kỹ thu t FFT đ ch n đoán vì kỹ thu t nƠy ch n đoán đ ợc
nhi u h hỏng, đ n gi n và chính xác

Trang 17


B ng 1: Kỹ thu t ch n đoán FFT[5]
Kỹ thu t

Đo l

ng c̀n
thi t

Ch n đoán l̃i
Vỡ thanh rotor

D̀ng đi n
Stator

FFT

u đi m

c đi m

Thích hợp cho
đi u ki n t i
cao

Mất thông tin
th i gian

D th c hi n

Không hi u
qu đi u ki n
t i nhẹ

Ngắn m ch cu n
dây
Khe hỡ không khí

Nh

Lỗi v̀ng bi
Lỗi v t i ngắn
2.5. Lý thuy t v máy phát đ ng b ba pha
2.5.1. Gi i thi u

Trong h thống đi n hi n nay máy phát đi n lƠ ph n tử cung cấp đi n năng
cho toƠn h thống. Máy phát đi n lƠ thi t bị bi n đ i c năng thành đi n năng thông

th

ng sử dụng nguyên lý c m ng đi n từ. Ngu n c năng s cấp có th lƠ các đ ng

c tua bin h i, tua bin n

c, đ ng c đốt trong, tua bin gió hoặc các ngu n c năng

khác. Máy phát đi n gi m t vai tr̀ then chốt trong các thi t bị cung cấp đi n. Nó
th c hi n hai ch c năng: phát đi n, hi u chỉnh đi n áp
2.5.2 Cấu t o vƠ nguyên lý lƠm vi c
Máy đi n đ ng lƠ máy phát đi n có tốc đ quay không đ i xác định theo đôi
c c p vƠ t n số f đư cho c a d̀ng đi n xoay chi u:
=

6 .

(2.1)

Trong đó n : tốc đ ; f : t n số; p : số đôi c c
Theo nguyên lý thu n nghịch máy đi n đ ng b có th v n hƠnh theo ch
đ máy phát hay đ ng c . Đ i b ph n đi n sử dụng hi n nay trong công nghi p vƠ
đ i sống lƠ năng l ợng d̀ng đi n xoay chi u do các máy phát đi n cung cấp. Do đó
máy phát đi n đ ng b có m t vị trí quan trọng trong h thống đi n.

Trang 18


Máy phát đi n đ ng b có ba b ph n chính, ph n c m, ph n ng vƠ ph n
kích từ

Hình 2.1: Cấu t o c a máy phát đi n đ ng b
Ph̀n c m:
Th

ng ph n c m đ ợc đặt trên trục quay. Cấu t o g m m t lõi thép trên

đó dơy quấn t o thƠnh m t nam chơm đi n. Từ tr

ng c a nam chơm đi n ph n c m

sinh ra khá m nh vƠ n định theo t n số tiêu chu n c a d̀ng đi n dung trong công
nghi p f=50Hz. Máy có hai c c p=1 ng v i tốc đ n=3000 v̀ng/phút, máy đi n đ ng
b hai c c có tốc đ cao ph n c m lƠm c c n, lõi thép có d ng hình trụ tr̀n, trên
mặt có rưnh đặt dơy. Các c c nam chơm khác tên đ ợc đặt liên ti p trên ph n c m
quay. Mỗi c c có m t lõi thép. NgoƠi có đặt dơy quấn t p trung, trên mặt lõi thép lƠ
ph n c c có d ng hình cong sao cho m t đ phơn bố từ thông
hình sin.
Ph̀n ứng:

Trang 19

đ u c c từ có d ng


Ph n ng g m dơy quấn ba pha, ba cu n dơy có trục đặt l ch nhau m t
góc 1200 đi n không gian, đặt cố định trong rưnh c a m ch từ bao quanh ph n c m.
Cấu t o c a m ch từ vƠ bố trí cu n dơy c a ph n ng t

ng t nh stato c a đ ng c

xoay chi u không đ ng b .
Ph̀n kích từ:
Nhi m vụ c a kích từ lƠ t o ra d̀ng đi n m t chi u cung cấp cho ph n
c m đ t o ra từ thông. Đ i b ph n c a các máy phát đi n xoay chi u công suất l n
hi n nay ph n kích từ lƠ m t máy phát đi n m t chi u gọi lƠ máy kích từ đặt trên m t
trục v i máy phát đi n xoay chi u. D̀ng đi n m t chi u từ máy phát kích từ ra qua
hai ch i than ti p xúc v i vƠnh tr ợt đặt trên trục nối vƠo dơy quấn ph n c m.

Hình 2.2: Ph n kích từ c a máy phát đi n đ ng b
2.5.3. Nguyên lý lƠm vi c của máy phát đi n đ ng b
Ph n c m có d̀ng đi n kích từ m t chi u t o thƠnh nam chơm đi n 2 c c
quay v i v n tốc n (v̀ng/phút). Ph n ng có ba cu n dơy AX, BY, CZ. Trục c a
chúng đặt l ch nhau m t góc 1200 đi n trong không gian, khi ph n c m quay, từ thông
c a nó quét qua các cu n dơy ph n ng, gơy nên s bi n đ i từ thông trong các cu n
dơy theo chu kỳ. Do có s bi n đ i từ thông nƠy, theo định lu t c m ng đi n từ trong
các cu n dơy AX, BY, CZ s xuất hi n các s c đi n đ ng c m ng e A, eB, eC. Vì các

Trang 20


cu n dơy có trục đặt l ch nhau 1200 đi n nên các s c đi n đ ng ba pha. Trị số hi u
dụng c a các s c đi n đ ng cũng l ch nhau 1200 (t c lƠ 1/3 chu kỳ). Ta đ ợc m t h
thống s c đi n đ ng ba pha. Trị số hi u dụng c a các s c đi n đ ng nƠy bằng nhau,
vì các cu n dơy có cấu t o nh nhau, xác định theo bi u th c:

Hình 2.3: Nguyên lý lƠm vi c c a máy phát đi n đ ng b
E = 4,44.f.W.Φm.Kdq
Trong đó:

f=
W

.

6

(2.2)

: T n số c a s c đi n đ ng
: Số v̀ng c a cu n dơy m t pha

Φm

: Từ thông c c đ i d

Kdq

: H số dơy quấn.

i m t c c c a ph n c m.

Gi thuy t 3 cu n dơy ph n ng nối hình sao thì ba đ u X, Y, Z đ ợc nối l i
v i nhau t i m t đi m (đi m 0) thì đi m đó gọi lƠ đi m trung tính c a máy phát đi n.
Ba đ u cu n dơy A, B, C đ a 3 pha ra ngoƠi. N u nối phụ t i ba pha vƠo ba đ u A,
B, C thì s có d̀ng đi n ba pha ch y trong các cu n dơy r i ra các phụ t i. Đơy lƠ h
thống d̀ng đi n ba pha c a ph n ng.
T n số c a d̀ng đi n cũng bằng t n số c a s c đi n đ ng:

Trang 21

f=

.

(2.3)

6

N u phụ t i ba pha cơn bằng thì d̀ng đi n bap ha cũng cơn bằng nghĩa lƠ trị
số hi u dụng bằng nhau vƠ l ch pha nhau chu kỳ.
Từ tr

ng do d̀ng đi n ba pha c a ph n ng sinh ra qua các cu n dơy

AX, BY, CZ lƠ m t từ tr
n0=

ng quay v i tốc đ :

6 .

(2.4)

Tốc đ quay c a từ tr

ng ph n ng bằng tốc đ quay c a ph n c m nên

máy phát đi n nƠy gọi lƠ máy phát đ ng b .

Quan h d̀ng đi n Startor và rotor[7]:

�
[� ] = √
�
� =

√

√
[

√
−
√

� +� +�

2.5.4. Nh ng h hỏng th

√
−

−√

]

�
[� ]
�

.

.

ng gặp MPĐ

Máy đi n đ ng lƠ máy phát đi n có tốc đ quay không đ i xác định theo đôi
c c p vƠ t n số f đư cho c a d̀ng đi n xoay chi u

Trang 22


B ng 2: Thống số MPĐ

Hình 2.3: MPĐ đ ng b P=1KW

P

1KW

Cosϕ

1

Uđm

230V

Excit.current

23V

Excit.Volt

1.6A

Frequency

50Hz

Rpm

1500

Phase

3

Number ball 1

7

Number ball 2

8

Trên c s kh o sát ho t đ ng c a MPĐ, phân tích nh ng h hỏng và xác
định các ràng bu c v gi i h n b sung thêm các liên h cho mô hình.

Hình 2.4: Các h hỏng th

ng gặp

MPĐ[7]

Có nhi u nguyên nhơn d n đ n các h hỏng c a MPĐ, song có m t số nguyên
nhơn liên quan đ n vấn đ nêu ra c a đ tƠi c n đ ợc quan tơm đó lƠ: Cu n dơy c c
từ chính vƠ phụ phát sinh s cố (đ t, trƠy x
th i gian dƠi

nhi t đ cao trong môi tr

l p cách đi n, nh h

c gơy ch m ch p) hoặc lƠm vi c trong

ng bụi b n lƠm suy gi m d n t i h hỏng

ng nghiêm trọng đ n chất l ợng lƠm vi c c a MPĐ.

Trang 23


Theo thống kê h

hỏng MPĐ[6] thì có nh ng d ng h

Bearing:58%,Stator:15%,Rotor:4%,Rotor

leads:4%,Colector

hỏng sau:

rings:4%,Startor

wedge:14, Other:1%. Trong đó h hỏng chi m tỷ trọng cao nhất lƠ Bearing:58% Hình
2.4
2.5.5. H hỏng v đi n
2.5.5.1. H hỏng v cu n dơy
� =� { ±

�

−� }

p: Số c c, s:H số tr ợt, k:1,2,3ầ, f1: T n số l

.

i đi n, fsc: T n số h (Short-current),

n: 1,2,3ầ
- Bị đ t, ch m, ch p, đo n m ch gi a các vòng dây ph n c m, ph n ng.
Nguyên nhơn lƠ do đi u ki n làm vi c lâu dài, v t li u cách đi n và môi tr
vi c có nhi u y u tố không thu n lợi nh n

c, bụi, t

ng làm

ng tác gi a các chất cách đi n,

làm cho l p cách đi n bị h hỏng và gây ra ch p m ch. Trong MPĐ luôn có l c đi n
từ bi n thiên m nh, tác đ ng lên mỗi v̀ng dơy cũng nh các k t cấu c đi n, sinh ra
s co kéo, rung đ ng, nén ép gi a các chi ti t, vòng dây, là nguyên nhân gây ra nhi u
lỗi v c vƠ đi n. Nh ng lỗi v k t cấu c khí c a MPĐ, n u không nhanh chóng phát
hi n và dừng ho t đ ng, có th phát tri n rất nhanh thành các s cố nh h

ng nghiêm

trọng đ n an toàn c a đoƠn tƠu.
- C góp bị hao m̀n nghiêm trọng, các phi n c góp bị ám đen, ph ng r p,
cháy khe cách đi n, phát sinh đánh lửa nghiêm trọng, ch yầ có qui lu t vƠ không có
qui lu t
2.5.6. H hỏng v c
2.5.6.1. H hỏng v̀ng bi
Trong quá trình ho t đ ng, MPĐ có th gặp các lỗi v c khí nh hỏng v̀ng
bi, b c treo, h p gi m tốc trục bị vỡ, d p, tróc, rỗ bánh răng, ch y d u h p gi m tốc,
bánh răng ch đ ng truy n l c bị long hỏng, tu t vỡ các chi ti t quay c a MPĐ.

Trang 24


Các h hỏng nƠy s gơy ra sai l ch k t cấu c khí, d n đ n MPĐ lƠm vi c
không bình th

ng vƠ gi m hi u suất MPĐ.

Hình 2.5: Các h hỏng v c c a MPĐ

Công th c tính t n số h c a vòng bi:
fbearing=|� ∓

� , | v i m=1,2,3. fi= 0,6.Nb.fr , fo= 0,4.Nb.fr

(2.8)

V i: Nb số viên bi c a v̀ng bi
fr t n số rotor (Hz)
fi : T n số h Inner(Hz)
fo : T n số h Outer(Hz)

Hình 2.6: Cấu t o v̀ng bi

2.5.6.1. H hỏng khe h̉ không khí
�

={

±

−�
�

±

�

}�

.9

fag: T n số h (Air-gap), nrt:0,1,2,3ầ, nd: 0,1,2,3ầ, nws: 1,3,5, f1: T n số l

i đi n,

R: Số thanh rotor
2.5.7. Các h hỏng v nhi t đ
Các vấn đ v nhi t cũng lƠ các s cố nghiêm trong trong máy đi n kéo. Các
máy đi n kéo khi bi n đ i năng l ợng đi n thƠnh công c học, x y ra các t n hao

Trang 25