Condition monitoring of mechanical faults in variable speed induction motor drives : application of stator current time-frequency : analysis and parameter estimation
Institution:
Toulouse, INPTDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Ce travail de thèse traite de la détection et du diagnostic de défaillances mécaniques par analyse du courant statorique dans les entraînements électriques à base de machine asynchrone. Deux effets d'un défaut mécanique, des oscillations de couple et une excentricité d'entrefer, sont supposés. La modélisation par approche des ondes de forces magnétomotrices et de perméance conduit à deux modèles analytiques du signal courant. La conséquence des défauts est soit une modulation de phase, soit d'amplitude du signal courant statorique. Ces phénomènes sont détectés par une analyse spectrale en régime permanent ou des méthodes temps fréquence en régime transitoire. Les méthodes étudiées sont la fréquence instantanée, le spectrogramme et la représentation de Wigner-Ville. L'estimation paramétrique d'indices de modulation a également été traitée. Des résultats de simulation et expérimentaux permettent de valider les signatures et d'extraire de façon automatique des indicateurs de défaut.
Abstract FR:
This Ph. D. Thesis deals with condition monitoring of mechanical failures in variable speed induction motor drives by stator current analysis. Two effects of a mechanical fault are considered: load torque oscillations and airgap eccentricity. The analytical modelling using the magnetomotive force and permeance wave approach leads to two stator current models. The fault provokes amplitude or phase modulation of the fundamental current component. Suitable detection methods are spectral analysis and parameter estimation in steady state whereas time-frequency analysis is required during transients. Instantaneous frequency estimation, the Wigner Distribution and the spectrogram are studied. Simulation and experimental results validate the theoretical approach. Automatic extraction of fault indicators is proposed for an unsupervised monitoring system.