ФУНКЦІОНАЛЬНЕ ДІАГНОСТУВАННЯ СУДНОВИХ ВИСОКОВОЛЬТНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МАШИН
https://doi.org/10.33815/2313-4763.2025.1.30.102-116
Анотація
Стаття присвячена питанням розвитку методів діагностування високовольтних електричних машин та їх практичному застосуванню на морському транспорті. Дослідження основних підходів до розробки методів і засобів діагностування електричних машин показало доцільність застосування принципів функціонального діагностування. Аналіз діагностичних параметрів дозволив сформувати ефективну сукупність параметрів вібрації, температури, споживаного і ємнісного струму, а також електророзрядної активності та запропонувати комплексну функціональну систему діагностування. Розроблено алгоритм функціонального діагностування суднових високовольтних електричних машин. Запропоновано структуру системи діагностування технічного стану, що дозволяє реалізувати розроблений алгоритм діагностування, який відрізняється конструктивною простотою і надійністю. Діагностування високовольтної електричної машини може бути формалізовано за допомогою моделей класифікації технічного стану і пошуку несправностей за результатами класифікації. Розроблено нечітку модель класифікації технічного стану у вигляді предикатних правил, що дозволяє за результатами вимірювання параметрів електророзрядної активності і середньоквадратичного значення віброшвидкості визначити технічний стан об'єкта. Визначено п’ять класів технічного стану об’єкта: «Норма», «Норма з відхиленнями», «Норма зі значними відхиленнями», «Погіршення» або «Передаварійне». Розроблена модель пошуку несправностей застосовує апарат нечіткої логіки. Модель дозволяє виявити несправності об'єкта по виміряним значенням амплітуд струму і вібрації на характерних частотах, а також температури в контрольних точках. Алгоритм оцінки технічного стану дозволяє за результатами вимірювання параметрів електророзрядної активності і середньоквадратичного значення віброшвидкості визначити поточний технічний стан об'єкта за допомогою апарату нечіткої логіки.
Посилання
2. Ivanov, A. A., Tymofeiev, K. V., Avramenko, M. M., Rastohina, H. I. (2019). Trenazher vysokovoltnoho obladnannia dlia pidhotovky sudnovykh fakhivtsiv. Naukovyi visnyk Khersonskoi derzhavnoi morskoi akademii. 2019. № 1 (20). S. 20–29.
3. Electro-technical officer. (2014). Model course 7.08, International Maritime Organization, London. 181 p.
4. SOLAS (2020). Consolidated Edition. London: International Maritime Organization, 588 p.
5. Chornyi, O. P., Zachepa, Yu. V., Tytiuk, V. K., Chorna, O. A. (2019). Monitorynh i diahnostyka elektromekhanichnykh obiektiv : navchalnyi posibnyk. Kremenchuh. 122 s.
6. Ma, F., Qi, L., Ye, S., Chen, Y., Xiao, H., Li, S. (2023). Research on fault diagnosis algorithm of ship electric propulsion motor. Appl. Sci. 13, 4064.
7. Elektropryvod i avtomatyzatsiia (2015). Navchalnyi posibnyk / O. Iu. Syniavskyi, P. I. Savchenko, V. V. Savchenko, Yu. M. Lavrinenko, V. V. Kozyrskyi, Yu. M. Khandola, I. P. Ilichov, V. Iu. Ramsh, V. Ia. Bunko; Za red. O. Iu. Syniavskoho. 2-e vyd., dop i pererob., Kyiv. 604 s.
8. Gegenava, A., Khazanov, A. (2023). Statistical review of voltage endurance test of insulation for high voltage rotating machines stator windings with combined standard and accelerated tests. “Three Steps Test” TST. In Proceedings of the 2023 IEEE Electrical Insulation Conference (EIC), Quebec City, QC, Canada, pp. 1–4.
9. Jiang, B., Huang, X., Liu, Y., Nategh, S. (2021). Accelerated destructive experiment design of motor stator winding insulation systems. In Proceedings of the 2021 IEEE Workshop on Electrical Machines Design, Control and Diagnosis (WEMDCD), Modena, Italy, pp. 225–230.
10. IEC 60034-18-31-2012; Rotating Electrical Machines Part 18–31: Functional Evaluation of Insulation Systems Test Procedures for Form-Wound Windings Thermal Evaluation and Classification of Insulation Systems Used in Rotating Machines. International Electrotechnical Commission: Geneva, Switzerland, 2012; р. 15.
11. IEC 60034-18-32-2022; Rotating Electrical Machines Part 18–32: Functional Evaluation of Insulation Systems Test Procedures for Form-Wound Windings Evaluation by Electrical Endurance. International Electrotechnical Commission: Geneva, Switzerland, 2022; р. 15.
12. IEC 60034-18-33-2010; Rotating Electrical Machines Part 18–33: Functional Evaluation of Insulation Systems Test Procedures for Form-Wound Windings Multifactor Evaluation by Endurance Under Simultaneous Thermal and Electrical Stresses. International Electrotechnical Commission: Geneva, Switzerland, 2010; р. 11.
13. IEC 60034-18-34-2012; Rotating Electrical Machines Part 18–34: Functional Evaluation of Insulation Systems Test Procedures for Form-Wound Windings Evaluation of Thermomechanical Endurance of Insulation Systems. International Electrotechnical Commission: Geneva, Switzerland, 2012; р. 12.
14. Seri, P., Ghosh, R., Montanari, G.C. (2021). An unsupervised approach to partial discharge monitoring in rotating machines: Detection to diagnosis with reduced need of expert support. IEEE Trans. Energy Convers, 36, 2485–2492.
15. Xu, X., Yan, X., Yang, K., Zhao, J., Sheng, C., Yuan, C. (2021). Review of condition monitoring and fault diagnosis for marine power systems. Transp. Saf. Environ, 3, 85–102.
16. DSTU ISO 10816-1:2007. Vibratsiia. Kontrol stanu mashyn za naslidkamy vymiriuvan vibratsii na chastynakh, shcho ne obertaiutsia. Chastyna 1. Zahalni vymohy.
17. Han, J., Li, X. D., Yu, D.Y. et al. (2012). Application of rough set based fuzzy neural network in fault diagnosis. J Hefei Univ Technol Nat Sci. 35:577–80.
18. P. Balasubramaniam and N. Ramesh Babu. Fuzzy Logic Controllers and Applications. eBook (PDF) ISBN 978-0-85014-875-6. 2025 p. 126.
19. Sano, T. (2015). Diagnostic Frequency Response Analysis (FRA) Techniques for Faults in Transformers. MEIDEN REVIEW, vol. 7, no. 1, pp. 28–33.
