МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ДИАГНОСТИКИ ИЗОЛЯЦИИ АСИНХРОННЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ОСНОВЕ ЧАСТИЧНЫХ

сельскохозяйственного производства

Межподсис­темные взаимодействия в системе определяют внешние по отношению к элек­трической машине воздействия со сто­роны сети – отклонения питаю­щего напряжения, потеря фазы; рабо­чей машины – перегрузка, закли­нивание ротора; окружающей среды – влаж­ность, агрессивные газы. Состояние АД при этом в любой момент времени можно охарактеризовать набором входных и выходных параметров, анализ которых выполнен по параметрической мо­дели объекта. Входные воздействия в виде многомерных векторов классифицированы на частично управляемые B и неуправляемые А. Выходные параметры подразделены на эксплуатационные J (температура обмотки, ток, напряжение и т.п.) и внутренние структурные изменения в обмотке, отражаемые функцией Z. При значительной вариабельности указанных параметров сделан вывод о необходимости эксплуатаци­онной диагностики по параметрам J средствами защиты АД, системами сбора информации, и тестовой диагностики с целью определения функции Z с помощью специальных устройств и создаваемых ими режимов зондирования.

Взаимодействия в системе АД – средства диагностики иллюстрирует блок-схема на рисунке 3. В системе предусмотрены две петли регулирования в виде обратных связей (ОС): одна – по эксплуатационным параметрам выхода J, другая – по выходной функции Z.

Рисунок 3 – Блок-схема системы АД – средства диагностики

В первой ОС задействованы средства эксплуатационной диагностики, на которые возлагается задача выработки сигнала, уменьшающего или исключающего негативные последствия вектора B частично управляемых внешних воздействий (перегрузка, потеря фазы и т.п.). Однако на состоянии изоляции по выходу Z сказывается, в том числе, вектор А внешних неуправляемых воздействий (неблагоприятные условия окружающей среды, несоответствие характеристик питающего напряжения установленным нормам), для чего введена вторая петля ОС, предусматривающая необходимость периодической проверки изоляции методами тестовой диагностики. Результаты диагностики определяют состав мероприятий ТО, представленных вектором человеко-машинных воздействий С. Вектора NJ, NZ – помехи измерительным средствам.

Анализируемый отклик по выходу Z может представлять собой один или несколько диагностических параметров, выбор которых чрезвычайно важен для эффективности диагностики. Известно, что использование неинформативных признаков увеличивает остаточную энтропию системы и создает помехи при распознавании. С целью анализа диагностических признаков АД и их связи со структурными изменениями дефектной изоляции и методами диагностики составлена структурно-логическая схема, показанная на рисунке 4.

Рисунок 4 – Структурно-логическая схема дефектов изоляции

и методов диагностики

Отдельной ветвью на схеме представлены конструктивные дефекты: проколы, просечки, порывы корпусной и межфазовой изоляции, которые возможны при невысокой культуре производства, а также после неквалифицированного капитального ремонта. Дефекты такого рода нуждаются в диагностике при вводе машины в эксплуатацию. Эксплуатационные дефекты межвитковой изоляции подразделены на тепловые и усталостные. К первым относятся изменения (спекание, обугливание), являющиеся следствием недопусти­мого превышения температуры обмотки. Они могут быть обнаружены методом 7 по спектральному составу тока или другими аналогичными способами, однако, в первую очередь, должны предупреждаться эффективными средствами эксплуатационной диагностики – защиты АД.

Для двигателей с повышенным отработанным ресурсом основное значение имеет диагностика усталостных повреждений межвитковой изоляции. Структурным признаком наступления фазы критического износа и перехода АД в состояние скрытого отказа служит образование сквозных трещин в межвитковой изоляционной композиции. Дефекты несквозного характера (отслоения, экструзия) практически не снижают пробивного напряжения изоляции и не имеют тенденции к быстрому развитию. Двигатель с такими повреждениями может безаварийно работать длительное время, тогда как диагностика способами 3–6, чувствительными к любым неоднородностям изоляции, покажет отрицательное состояние обмотки и необходимость проведения ремонта.

Таким образом, основным условием достоверной диагностики следует считать избирательную чувствительность к сквозным повреждениям изоляционного слоя, ответственным за электрический пробой. Этому условию удовлетворяют способы 1, 2, однако способ 1 с зондирующими воздействиями в десятки киловольт небезопасен для изношенной изоляции. Метод 2 использует относительно безопасную область газового разряда – обратимые частичные разряды, но в классическом варианте применим к высоковольтным машинам, поскольку рабочих напряжений низковольтных АД недостаточно для образования ЧР в заполненных воздухом полостях изоляции.

В настоящей работе установлено, что изоляция низковольтных АД способна генерировать частичные разряды без при­ложения опасных повышенных напряжений при условии эксплуатационного увлажнения обмотки. Обратимые ЧР при рабочем или близком к нему напряже­нии наиболее достоверно ха­рактеризуют состояние обмотки как предпробойное и, следовательно, являются наиболее ценным диагностическим признаком. Элек­трическое сопротивление изоляции не имеет самостоятельной диагностической ценности, но служит вспомогательным признаком при диагностике по ЧР. Двух­параметрическая диагностика при высо­кой диагностической ценности основ­ного признака ЧР и относительной про­стоте измерения сопротивления изоляции удовлетворяет требованиям полноты обследования при минимальных затратах.

На основе проведенного анализа предложена концепция комплексного диагностического обслуживания АД в виде единой системы методов и средств, необходимых и достаточных для обеспечения эксплуатационной надежности двигателей. Блок-схема комплекса мероприятий показана на рисунке 5. Эффективные методы пропитки, разра­ботанным О.И. Хомутовым и А.Е. Немировским, позволяют считать обмотку полностью восстанавливаемым элементом и сосредоточиться в дальнейших исследованиях на методах ее диагностики, что представляется наиболее сложной и наукоемкой частью проблемы.

Для тестовой диагностики изоляции АД разработана система, показанная на рисунке 6. Она представляет собой стохастическую динамическую систему, в которой объект АД преобразует зондирующие сиг­налы G(t) в наблюдаемые Х(t) при помощи системного опе­ратора A (t,U). В качестве тест-сигналов используется особым образом подаваемое на обмотки машины сетевое напряжение, в качестве отклика – высокочастотные колебания от ЧР.

Рисунок 5 – Блок-схема комплекса по обеспечению эксплуатационной надежности АД

Общий закон преобразования системы

Х(t) = A (t, U) G(t) + N(t) (1)

Опе­ратор A (t,U) является функцией случайных параметров U, отражающих структурные изменения в диагностируемом объекте – сквозные дефекты изо­ляции. После преобразования в наблюдаемом сигнале Х(t) в смеси с помехами N(t) присутствует полезный сигнал ЧР, для выделения которого и принятия ран­домизи­рованного решения Y* служит оператор AY .

Рисунок 6 – Блок-схема тестовой диагностики АД

С информационной точки зрения задача измерения случайного параметра представляет собой абстрактную задачу преобразования сигнала Х(t) в диагностическое решение Y*. При дихото­мии возможны два диагноза: ис­правное со­стояние объекта – при на­личии только помехи, неисправное – при наличии полезного сиг­нала. По­добную систему функцио­нально можно определить как сис­тему обна­ружения и сформулировать ос­нов­ную диагностическую задачу в виде выделе­ния полезного сиг­нала на фоне по­мех.

Наиболее удобным показателем оп­тимального выделения случайного сигнала является средний квадрат ошибки, являющийся частным случаем среднего риска. Наб­людаемый сигнал при центрировании

, (2)

где V 0 – центрированный диагностический параметр – напряжение ЧР;

N 0(t) – центрированный сигнал помехи.

Помеха представляет собой аддитивную смесь гауссовых шумов измерителя и па­разитного сигнала объекта контроля. Ее корреляционная функция

(3)

где – генераторно-рекомбинационный шум измерителя с дисперсией и показателем времени жизни носителей заряда; – периодическая помеха (гармоника) объекта контроля; – тепловой шум измерителя интенсивностью Г при корреляционной импульсной -функции.

Апостериорное математическое ожидание случайного параметра

(4)

где , (5)

D – априорная дисперсия; M – соотношение сигнал/шум; Q(x) – наблюдаемый сигнал; g0 – весовая (импульсная переходная) функция; Т – период наблюдения; – момент приложения – функции.

Весовая функция определяется решением интегрального уравнения

(6)

Подставив корреляционную функцию (3) в интегральное выражение (6), после преобразования получим

(7)

где 1, 2 – введенные коэффициенты:

(8)

Применяя к уравнению (7) дифференциальный оператор , получим дифференциальное уравнение

, (9)

где введено обозначение .

Общее решение уравнения (9) определяет весовую функ­цию

(10)

где 1 – 4 – коэффициенты.

С учетом (4), (5) оптимальная оценка параметра составит

(11)

где – соотношение сигнал/шум. (12)

Весовая функция (10) обладает очевидным свойством непостоянства и сложного характера изменения на интервале наблюдения, что затрудняет реализацию алгоритма (11) в технических средствах. При замене g0 средним значением по формуле

(13)

получим субоптимальную оценку параметра

, (14)

где – эквивалентное соотношение сигнал/шум при белом шуме интенсивностью ГЭ.

Зависимость (14) задает алгоритм обработки случайного диагностического сигнала в виде измерения среднего значения за период Т и умножения результат на коэффициент Э / Э (1+ Э). Точность оценки характеризуется апостериорной дисперсией

(15)

С учетом некоторых априорных данных, полученных из предварительных опытов, построены графики апостериорной дисперсии D*, показанные на рисунках 7, 8. График по рисунку 7 отражает зависимость D* от априорной дисперсии D и времени наблюдения Т при постоянной величине эквивалентного шума ГЭ = 0,015 В2 с. Как видно, с увеличением времени наблюдения апостериорная дисперсия D* уменьшается и стремится к некоторому установившемуся значению, не равному нулю. Одновременно ее значения все меньше зависят от априорной D, что положительно сказывается на качестве диагностики объектов с большим разбросом параметров – электродвигателей.

Рисунок 7 – Апостериорная дисперсия

при ГЭ = 0,015 В2 с

Рисунок 8 – Апостериорная

дисперсия при Т =3 с

Поверхность по рисунку 8 иллюстрирует влияние уровня помех ГЭ и априорной дисперсии D на апостериорную D* при постоянном времени наблюдения Т  = 3 с. Очевидно, чем выше интенсивность эквивалентного шума ГЭ, тем больше апостериорная дисперсия, а значит, ниже точность диагностической оценки, причем крутизна этой зависимости возрастает с увеличением априорной дисперсии D. Учитывая, что основную роль в помехах играет паразитный сигнал объекта контроля, следует особое внимание уделить его подавлению при технической реализации. Достаточными параметрами наблюдения можно считать ГЭ  0,05 В2 с, Т    3 с, при которых D* 

При двухполупериодном выпрямлении алгоритм (14) приобретает вид

, (16)

где ku – общий коэффициент усиления с учетом коэффициента помех

Э / Э (1+ Э).

Полученный алгоритм (16) удовлетворяет требованиям точности и простоты технической реализации. Соответствующий ему измеритель может быть выполнен в виде простого устройства, содержащего усилитель, выпрямитель, сглаживающий фильтр и стрелочный индикатор, обладающий свойством дополнительного усреднения.

В третьей главе "Теоретические предпосылки и компьютерное моделирование методов диагностики изоляции прямой регистрацией частичных разрядов" дана оценка переходных процессов в АД при внешних и внутренних возмущениях в обмотке. Как показал расчет, при коммутации электродвигателя на отключение электрические нагрузки на витковую изоляцию в первой секции обмотки способны превышаться в 34…76 раз.

При внутренних возмущениях от ЧР вторичные колебания в обмотке информативны. С целью их детального изучения предложена методика компьютерного моделирования на основе схемотехнической САПР Micro-Cap 7.1. Составлен обобщенный алгоритм моделирования, включающий участок разработки SPICE модели конкретной части электроизоляционной системы АД, предварительный анализ с оценкой результатов и уточнением номиналов модели, окончательный анализ при n-ом числе моделируемых состояний изоляции.

Согласно алгоритму разработана SPICE модель корпусной изоляции АД, вариант которой в системе сеть-изоляция-датчик показан на рисунке 9. Конденсатор С3 замещает емкость дефектной полости, элементы С2, R2 – емкость и сопротивление исправной части изоляции, включенной последовательно с полостью, С1, R3 – емкость и сопротивление остальной части изоляции. Для имитации ЧР введен специально разработанный электронный разрядник DD1, S1, DD2, S2. Сеть представлена элементами: R1 – полное сопротивление контура фаза-нуль, R2, R5 – сопротивления повторных заземлений PEN-проводника, R6 – сопротивление возможного соединения корпуса двигателя с землей, минуя PEN-проводник, что допускается ПУЭ. Диоды VD1, VD2 нелинейный датчик.

Рисунок 9 – SPICE модель в системе сеть-изоляция-датчик

С настоящей моделью проведен ряд компьютерных экспериментов. При первом ТА анализе задавались параметры: R3 = 10 МОм, R4 = 120 МОм, С1 = 2700 пФ, С2 = 225 пФ, соответствующие относительно сухой изоляции двигателя 4А90L4. При этом получен сигнал отклика синусоидальной формы амплитудой 2,5 мВ без ЧР. Начальная стадия увлажнения изоляции имитировалась уменьшением резисторов R3, R4 в 10 раз и увеличением емкости конденсаторов С1, С2 в 1,5 раза. В результате на компьютерном графике появились первые выбросы импульсного напряжения, свидетельствующие о начальном образовании ЧР. В следующем опыте заданы параметры модели R3 = 0,1 МОм, R4 = 1,2 МОм, С1 = 4950 пФ, С2 = 450 пФ, соответствующих глубокому увлажнению изоляции. Соответствующий график переходного процесса представлен на рисунке 10, он демонстрирует резкое увеличение числа разрядов, интенсификацию процесса ЧР. Сигнал от тока утечки также вырос и достиг 31,5 мВ.

Рисунок 10 – График переходного процесса при глубоком

увлажнении изоляции

Таким образом, компьютерное моделирование раскрывает механизм образования на нелинейном датчике двух информативных сигналов: низкочастотного (50 Гц) от тока утечки и высокочастотного (импульсного) от ЧР. На практике, разделяя эти сигналы электронными средствами, по первому из них можно судить о степени увлажнения обмотки, по второму – о наличии опасных сквозных повреждений изоляции. Простейшим диагности­ческим прибором может слу­жить осциллограф, подключен­ный к датчику VD1, VD2 на время пуска и начальной работы двигателя. Метод контроля изоляции на нелинейном датчике является изобретением (патент РФ № 2265949) и, кроме уже отмеченных преимуществ, обладает свойством сохранения защитных свойств сети TN-C, что подтверждено расчетом токов короткого замыкания в контуре фаза-нуль.

Разряды в межвитковой изоляции сопровождаются сложными волновыми явлениями в обмотке, для исследования которых использовано ее представление цепной схемой замещения вида Y/2ZY/2. Схема поддается компьютерному моделированию, при этом необходимо знание ее продольных Z- и поперечных Y-параметров. Известные из работ З.Г. Каганова, Н.Л. Чагина и других исследователей методы расчета волновых параметров сложны, требуют громоздких преобразований и вычислений. В настоящей работе на основе упомянутых первоисточников разработана менее громоздкая и более удобная в практическом применении методика с использованием метода массивного витка.

Расчет магнитных Z-параметров ведется при замене реального паза (рисунок 11 а) круглым эквивалентным (рисунок 11 б) равной площади с послойной концентрической структурой проводников.

Индуктивность витка по методу суммирования

, (17)

где Lв, Mki – комплексные параметры собственной индуктивности витка, лежащего в круглом эквивалентном пазу, и взаимной индуктивности k-го и i-го витков; n – число проводников секции.

Собственная индуктивность витка

, (18)