Описано будову електричних машин постійного струму та розглянуто технологію ремонту їх основних складових частин. Наведено довідковий матеріал щодо стандартизації, номенклатури застосовуваних провідників, шин, щіток, ізоляційних матеріалів та обмоткових даних основних типопредставників серій машин постійного струму.

Дисертацію присвячено питанням визначення параметрів машин постійного струму після ремонту з метою прогнозування їх робочого ресурсу та режиму роботи. Аналізуються причини виходу МПС з ладу, процес їх ремонту та зміни, які він вносить до параметрів сталі і міді якоря. Запропоновано методику розділення втрат в якорі на складові в режимі холостого ходу на основі вирішення системи рівнянь балансу потужності на холостому ході з наступним моделюванням теплових процесів в МПС в номінальному режимі за допомогою розробленої теплової моделі МПС. Визначено залежності теплового режиму роботи ізоляції обмотки якоря від окремих теплопровідностей, від зміни окремих складових втрат. Досліджено вплив вищих гармонік напруги якоря на величину втрат у сталі. Запропоновано схему автоматизованого комплексу по визначенню параметрів МПС на базі персональної ЕОМ. Розглянуто основні функціональні блоки комплексу. Наведено алгоритм програмного забезпечення, що реалізує програму визначення параметрів. Проведено техніко-економічний аналіз впровадження розробки у виробництво. Запропоновано рекомендації щодо подальшої модернізації комплексу.

Науково обгрунтовано принципи та підходи до діагностики машин постійного струму з урахуванням стану пакета сталі якоря, які на відміну від відомих підходів, дозволяють проаналізувати реальний стан електричної машини. Уточнено математичну теплову модель машини постійного струму з визначенням локальної неоднорідності розподілу втрат на поверхні зубцевої зони якоря. З'ясовано ступінь впливу локальних пошкоджень пакета сталі якоря, що виникають під час ремонту, на величину додаткової вібрації підшипникових вузлів і полюсів машини. Запропоновано та науково обгрунтовано новий метод визначення післяремонтних паспортних даних машини постійного струму на підставі карти розподілу пошкоджень за результатами локальної діагностики пакета сталі якоря з урахуванням параметрів теплових режимів за умов динамічного навантаження.

Розроблено методи та засоби післяремонтних випробувань комутаційної стійкості, ідентифікації гранично допустимого за умов комутації струму якоря і припустимої швидкості його зміни на базі систем динамічного навантаження. Запропоновано автоматизований комплекс, математичну модель і синтезовано системи динамічного навантаження. На базі математичної моделі комутуючого потоку розроблено комплексну систему автоматичного регулювання МРС додаткових полюсів для усунення неузгодженості в змінах струму якоря і комутуючого потоку в динаміці та корекції положення середньої лінії зони безіскрової роботи під час регулювання частоти обертання та наявності змінної складової струму якоря.

Індекс рубрикатора НБУВ: З261.5-082

Рубрики:

Електричні машини постійного струму

Шифр НБУВ: Ж70474 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Early detection of faults in DC motors extends their life and lowers their power usage. There are a variety of traditional and soft computing techniques for detecting faults in DC motors. Many diagnostic techniques have been developed in the past to detect such fault-related patterns. These methods for detecting the aforementioned potential failures of motors can be utilized in a variety of scientific and technological domains. Motor Power Pattern Analysis (MPPA) is a technology that analyzes the current and voltage provided to an electric motor using particular patterns and protocols to assess the operational status of the motors without disrupting production. Engineers and researchers, particularly in industries, face a difficult challenge in monitoring spinning types of equipment. In this work, we are going to explain how to use the motor power pattern/signature analysis (MPPA) of a power signal driving a servo to find mechanical defects in a gear train. A hardware setup is used to simplify the demonstration of obtaining spectral metrics from the power consumption signals. A DC motor, a set of metal or nylon drive gears, and a control circuit are employed. The speed control circuit was eliminated to allow direct monitoring of the DC motor's current profiles. Infrared (IR) photo-interrupters with a 35 mm diameter, eight-holed, standard servo wheel were employed to gather the tachometer signal at the servo's output. The mean value of the measurements was 318 V for the healthy profile, while it was 330 V for the faulty gears power data. The proposed power consumption profile analysis approach succeeds to recognize the mechanical faults in the gear-box of a DC servomotor via examining the mean level of the power consumption pattern as well as the extraction of the Power Spectral Density (PSD) through comparing faulty and healthy profiles.