Bearing Fault Detection by Using Condition Monitoring and Statistical Process Control in Line Start Permanent Magnet Synchronous Motor

Durum İzleme ve İstatistiksel Süreç Kontrolü Kullanarak Şebeke Kalkışlı Daimi Mıknatıslı Senkron Motorda Rulman Arızası Tespiti

Abstract

Line start permanent magnet synchronous motor (LSPMSM) is used in many applications in industrial environments such as belt systems and fan systems due to its high efficiency, high power factor and self-starting features. Early detection of LSPMSM failures will eliminate production losses and high maintenance and repair costs. In this study, SCADA-based online condition monitoring and fault detection method is proposed for detecting bearing failures of LSPMSM. For this purpose, SCADA based condition monitoring automation was carried out primarily to monitor motor current and voltage data. The normal operating limits of the motor were determined by analyzing the current signals monitored under different speed and load conditions from a healthy LSPMSM with an exponential weighted moving average (EWMA) based statistical process control method. Then, fault detection was made according to the exceeding of these limits by using EWMA data of the current signals of a the LSPMSM in case of faulthy. The obtained results showed that the designed SCADA automation has the ability to collect and save data safely, and the proposed fault detection method is a successful tool for the detection of bearing failures of LSPMSM.

Özet

Şebeke Kalkışlı Daimi Mıknatıslı Senkron (ŞKDMSM) yüksek verim, yüksek güç faktörü ve self starting üstün özelliklerinden dolayı bant sistemleri, fan sistemleri gibi endüstriyel ortamlardaki birçok uygulamada kullanılmaktadır. Bu motorların arızalarının erken tespiti, üretim kayıplarının yanısıra yüksek bakım ve onarım masraflarını da ortadan kaldıracaktır. Bu çalışmada ŞKDMSM’nin rulman arızalarının tespiti için SCADA tabanlı gerçek zamanlı durum izleme ve arıza tespit yöntemi önerilmiştir. Bu amaçla öncelikle motor akım ve gerilim verilerinin izlenmesi amacıyla SCADA tabanlı durum izleme otomasyonu gerçekleştirilmiştir. Sağlam bir ŞKDMSM’den farklı devir ve yük koşulları altında izlenen akım sinyallerinin üstel ağırlıklı hareketli ortalama (ÜAHO) tabanlı bir istatistiksel proses kontrol yöntemi ile analiz edilerek motorun normal çalışma limitleri belirlenmiştir. Daha sonra arıza durumundaki bir ŞKDMSM’nin akım sinyallerine ait ÜAHO verileri kullanılarak bu limitlerin aşımlarına göre arıza tespiti yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar tasarlanan SCADA otomasyonunun güvenli veri toplama ve kaydetme özelliğine sahip olduğunu ve önerilen arıza tespit yönteminin ise ŞKDMSM’nin rulman arızalarının tespiti için başarılı bir araç olduğunu göstermiştir.

Keywords: Şebeke Kalkışlı Daimi Mıknatıslı Senkron Motor, SCADA, Üstel ağırlıklı hareketli ortalama, Rulman arızası