Wavelet packet analysis for rotor bar breakage in an inverter induction motor

Abstract

In various industrial processes, squirrel cage induction motors are widely employed. These motors can be used in harsh situations, such as non-ventilated spaces, due to their high strength and longevity. These machines are subject to malfunctions such as short circuits and broken bars. Indeed, for the diagnosis several techniques are offered and used. Novelty of the proposed work provides the use of wavelet analysis technology in a continuous and discrete system to detect faults affecting the rotating part of an induction motor fed by a three-phase inverter. Purpose. This paper aims to present a novel technique for diagnosing broken rotor bars in the lowload, stationary induction machine proposed. The technique is used to address the problem of using the traditional Techniques like Fourier Transforms signal processing algorithm by analyzing the stator current envelope. The suggested method is based on the use of discrete wavelet transform and continuous wavelet transform. Methods. A waveform can be monitored at any frequency of interest using the suggested discrete wavelet transform and continuous wavelet transform. To identify the rotor broken bar fault, stator current frequency spectrum is analyzed and then examined. Based on a suitable index, the algorithm separates the healthy motor from the defective one, with 1, 2 and 3 broken bars at no-load. Results. In comparison to the healthy conditions, the recommended index significantly raises under the broken bars conditions. It can identify the problematic conditions with clarity. The possibility of detecting potential faults has been demonstrated (broken bars), using discrete wavelet transform and continuous wavelet transform. The diagnostic method is adaptable to temporary situations brought on by alterations in load and speed. Performance and efficacy of the suggested diagnostic method are demonstrated through simulation in Simulink® MATLAB environment.У різних промислових процесах широко використовуються асинхронні двигуни із короткозамкненим ротором. Ці двигуни можуть використовуватися в суворих умовах, наприклад, в приміщеннях, що не вентилюються, завдяки їх високій міцності і довговічності. Ці машини схильні до несправностей, таких як коротке замикання і зламані стрижні. Зрозуміло, що для діагностики пропонується та використовується кілька методик. Новизна запропонованої роботи полягає у використанні технології вейвлет-аналізу в безперервній і дискретній системі для виявлення несправностей, що впливають на частину асинхронного двигуна, що обертається, що живиться від трифазного інвертора. Мета. У цій статті представлена нова методика діагностики зламаних стрижнів ротора в малонавантаженій стаціонарній асинхронній машині. Цей метод використовується для вирішення проблеми використання традиційних методів, таких як алгоритм обробки сигналів перетворення Фур’є, шляхом аналізу огинаючої струму статора. Пропонований метод заснований на використанні дискретного вейвлет-перетворення та безперервного вейвлет-перетворення. Методи. Форма сигналу може відстежуватися на будь-якій частоті, що цікавить, з використанням запропонованого дискретного вейвлет-перетворення і безперервного вейвлет-перетворення. Для виявлення несправності обриву стрижня ротора частотний спектр статора аналізується, а потім досліджується. На основі відповідного індексу алгоритм відокремлює справний двигун від несправного з 1, 2 і 3 зламаними стрижнями на холостому ході. Результати. Порівняно із нормальними умовами рекомендований показник значно підвищується за умов зламаних стрижнів. Він може чітко визначити проблемні умови. Було продемонстровано можливість виявлення потенційних несправностей (зламані стрижні) з використанням дискретного вейвлет-перетворення та безперервного вейвлет-перетворення. Метод діагностики адаптується до тимчасових ситуацій, викликаних змінами навантаження та швидкості. Працездатність та ефективність запропонованого методу діагностики продемонстровано за допомогою моделювання у середовищі Simulink® MATLAB.