Upload
others
View
24
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
253
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
บทความวจย
การพฒนา MATLAB GUI สำาหรบการวนจฉยฟอลตมอเตอรเหนยวนำา
ชาญชย กศลจตกรณ* ชาญวทย ตงสรวรกล และ เอกลกษณ กญชรจนทรภาควชาเทคโนโลยวศวกรรมอเลกทรอนกส วทยาลยเทคโนโลยอตสาหกรรม มหาวทยาลยเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ
เฉลมชาต มานพ ภาควชาวศวกรรมไฟฟา คณะวศวกรรมศาสตร สถาบนเทคโนโลยพระจอมเกลาเจาคณทหารลาดกระบง
* ผนพนธประสานงาน โทรศพท 08−1859−0206 อเมล: [email protected] DOI: 10.14416/j.kmutnb.2017.03.008รบเมอ 22 กรกฎาคม 2559 ตอบรบเมอ 4 ตลาคม 2559 เผยแพรออนไลน 31 มนาคม 2560© 2017 King Mongkut’s University of Technology North Bangkok. All Rights Reserved.
บทคดยอ บทความนนำาเสนอการพฒนาซอฟตแวรสำาหรบการวนจฉยฟอลตสเตเตอร และฟอลตโรเตอรในมอเตอรเหนยวนำาบนพนฐาน GUI ของโปรแกรม MATLAB การตรวจจบฟอลตเหลาน ไดใชการตรวจจบจากสเปกตรมฟอลตทเกดขนจากความลมเหลวของสเตเตอรและโรเตอร เทคนคการวเคราะหทสำาคญคอการวเคราะหจากสญญาณกระแสมอเตอร (Motor Current Signature Analysis: MCSA) สำาหรบการแยกแยะและวนจฉยฟอลตไดเลอกใชวธการอจฉรยะ 2 วธ คอ โครงขายประสาทเทยม (Artificial Neural Network: ANN) และซพพอรตเวกเตอรแมชชน (Support Vector Machine: SVM) โดยโปรแกรมจะเรมตนในการวเคราะหเมอผใชปอนขอมลทสำาคญเขามาคอขอมลกระแสสเตเตอรของมอเตอรในโดเมนเวลา แลวโปรแกรมจะวเคราะหและแสดงผลในหนาตางของ MATLAB GUI ซงจะทำาใหงายตอการอานผลและการวางแผนการบำารงรกษา ทงนสมรรถนะการแยกแยะฟอลตมอเตอรเหนยวนำาไดผลความถกตองมากกวา 85%
คำาสำาคญ: MATLAB GUI, การวนจฉยฟอลต, การวเคราะหสญญาณกระแสมอเตอร, ความลมเหลวของมอเตอร, เทคนคปญญาประดษฐ
การอางองบทความ: ชาญชย กศลจตกรณ ชาญวทย ตงสรวรกล เอกลกษณ กญชรจนทร และ เฉลมชาต มานพ, “การพฒนา MATLAB GUI สำาหรบการวนจฉยฟอลตมอเตอรเหนยวนำา,” วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ, ปท 27, ฉบบท 2, หนา 253−264 เม.ย.−ม.ย. 2560.
254
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
Development of MATLAB GUI for Induction Motor Fault Diagnosis
Chanchai Kusoljittakorn* Chanwit Tangsiriworakul and Eakalak KulchonchanDepartment of Electronic Engineering Technology, College of Industrial Technology, King Mongkut’s University of Technology North Bangkok. Thailand
Chalermchat ManopDepartment of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, King Mongkut’s Institute of Technology Lardkrabang, Bangkok, Thailand
* Corresponding Author, Tel. 08−1859−0206, E−mail: [email protected] DOI: 10.14416/j.kmutnb.2017.03.008Received 22 July 2016; Accepted 4 October 2016; Published online: 31 March 2017© 2017 King Mongkut’s University of Technology North Bangkok. All Rights Reserved.
Abstract This paper presents a software development for stator and rotor fault diagnoses in induction motors based on the MATLAB GUI. The concept of the detection is to detect the fault spectra caused by the failures of the stator and rotor. The important analytical technique is the Motor Current Signature Analysis (MCSA). Two intelligent methods including an Artificial Neural Network (ANN) and a Support Vector Machine (SVM) are selected to carry out fault classification and diagnosis. The software starts to analyze when users enter the important information i.e. the motor stator current in the time domain. Subsequently, the software will analyze and show the results in the window of the MATLAB GUI, which is easy to read the results and to plan the maintenance. In addition, the fault classification performances are satisfactory with more than 85% accuracy.
Keywords: MATLAB GUI, Fault Diagnosis, Motor Current Signature Analysis, Motor Failure, Artificial Intelligence
Research Article
Please cite this article in press as: C. Kusoljittakorn, C. Tangsiriworakul, E. Kulchonchan, and C. Manop, “Development of MATLAB GUI for induction motor fault diagnosis,” The Journal of KMUTNB., vol. 27, no. 2, pp. 253–264, Apr.–Jun. 2017 (in Thai).
1.
1
2.
255
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
1. บทนำา มอเตอรไฟฟาโดยเฉพาะชนดเหนยวนำา (Induction Motor) มโครงสรางทแขงแรง ทนทาน คาการบำารง รกษาตำา ราคาถกกวาเครองจกรกลไฟฟาชนดอน รวมถง เทคนคการควบคมทยอดเยยม ทำาใหในระบบอตสาหกรรม สมยใหมไดเลอกใชเครองจกรกลไฟฟาชนดน เปน จำานวนมาก ตวอยางการนำาไปประยกตใชงาน เชน ปม คอนเวเยอร ระบบการผลต การบรรจภณฑ เปนตน สมรรถนะทสงขนของอปกรณโซลดสเตตและ ตวประมวลผล เชน ตวประมวลผลสญญาณดจตอล (Digital Signal Processor: DSP) ทำาใหเทคนคการควบคม ทยงยากซบซอน สามารถถกนำามาควบคมไดเปนอยางด นอกจากนแลวงานทางดานการบำารงรกษาโดยการประมวลผลจากสญญาณฟอลตตางๆ ทเกดขนภายในมอเตอรเองกไดถกนำามาวจยกนอยางกวางขวาง เพอการวนจฉยความลมเหลว (Failure) ของสวนประกอบตางๆ นำาไปสการวางแผนซอมบำารงเชงปองกนตอไป (Preventive Maintenance) อยางไรกตาม สวนใหญแลวการทำางานของมอเตอรมกอยในสถานทอนตรายและสภาพแวดลอมทรนแรง เชน ปโตรเคม ภายใตฝนละออง กาซอนตรายทมคณสมบตการกดกรอน เปนตน เปนผลใหมอเตอรมความออนไหว อยางหลกเลยงไมไดตอประเภทของความผดปกตทสามารถเกดขนกบตวมอเตอรเอง ความลมเหลวของมอเตอรทไมสามารถตรวจพบไดในระยะแรก อาจจะ รกรามกลายเปนความเสยหายทรนแรงตามมา ทสำาคญ ไดแก คาใชจายทตองสญเสยไปในขณะทตองหยดกระบวนผลต คาใชจายในการบำารงรกษา ตลอดจนการสญเสยวตถดบ เปนตน [1], [2] รปท 1 แสดงตวอยางความลมเหลวของตวนำาสเตเตอร และแทงตวนำาโรเตอรของมอเตอรทมกจะเกดขนในกระบวนการผลตของภาคอตสาหกรรม ซงนำามาสการพฒนาเปนซอฟตแวรสำาหรบการวนจฉยฟอลตมอเตอรดวย MATLAB GUI
2. ฟอลตมอเตอรและการตรวจจบ เทคนคการตรวจจบฟอลต (Fault Detection)
สมยใหมจะเปนการพจารณารวมกนระหวางการประมวลผลขอมลขนสงและแนวทางใหมๆ ทงการใชเพยงเซนเซอรทมราคาไมสงมากนกไปจนถงการใชเครองมอทมราคาแพง เชน การใชเครองมอวดเพอตรวจสอบ การดสชารจบางสวน (Partial Discharge) ทงนการพฒนา ทางดานซอฟตแวรเพอการวนจฉยจะสามารถชวยใหประหยดคาใชจายได เชน การวเคราะหสญญาณฟอลตในโดเมนเวลา (Time Domain) การวเคราะหจาก สเปกตรมฟอลตในโดเมนความถ (Frequency Domain) ซงการวเคราะหจากสเปกตรมฟอลตน จะเปนการ ประมวลผลเพอตรวจจบความถ ขนาดและเฟส [3], [4] ความลมเหลวของสวนประกอบมอเตอรทจะพจารณาในบทความนม 2 สวนประกอบดวยกน คอ ความลมเหลวของแทงตวนำาโรเตอรและความลมเหลวของสเตเตอร ซงความลมเหลวของสวนประกอบมอเตอรน
รปท 1 ตวอยางความลมเหลวของตวนำาสเตเตอรและแทงตวนำาโรเตอรของมอเตอรทมกจะเกดขน ในกระบวนการผลตของภาคอตสาหกรรม
fbb
sffbb
fst
kspnffst
f P
s n k
2
s
f
s
f
f
3
256
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
(ประมาณ f1) และกรณทำางานทพกด (ยกตวอยางกรณ มอเตอรทนำามาทดสอบ) มคาสลป s ≈ 0.0667 สเปกตรมฟอลตโรเตอรจะออกหางจาก f1 ซงใหผลการตรวจจบทดกวา และถาพจารณาในโดเมนเวลาแลวจะพบการแกวง ของสญญาณกระแสสเตเตอร สำาหรบในสวนของสเปกตรม ฟอลตสเตเตอรจะปรากฏอยหางออกไปจากความถ f1 ทำาใหเกดเปนสญญาณรบกวนรวมอยในสญญาณมลฐาน กระแสสเตเตอรในโดเมนเวลาและโดเมนความถตามทกลาวมา แสดงในรปท 2 การพจารณาดงกลาวนำามาสการออกแบบทางโครงสรางของมอเตอรเหนยวนำา เพอจำาลองการเกดขนของฟอลตโรเตอรและฟอลตสเตเตอรแสดงในรปท 3 ทำาการทดลอง กบมอเตอรเหนยวนำา 3 เฟส พกด 2 แรงมา โดยกรณ ของฟอลตโรเตอรไดทำาการเจาะรทแทงตวนำาของโรเตอร เปนจำานวน 1 แทง (1 BB) 2 แทง (2 BB) และ 3 แทง (3 BB) ทตำาแหนงใกลกบวงแหวนลดวงจร (End Ring) และสำาหรบฟอลตสเตเตอรไดออกแบบฟอลตสเตเตอร ทสภาวะการลดวงจรประเภทรอบถงรอบท 1% (1% TS), 2% (2% TS), 3% (3% TS) และ 4% (4% TS) ของจำานวนรอบทงหมดใน 1 เฟส มอเตอรททำาการทดสอบไดคบปลง เขากบโหลดซงเปนเครองกำาเนดไฟฟากระแสตรง
จะถกพจารณาจากสเปกตรมฟอลตทเกดขนในสญญาณกระแสสเตเตอร การตรวจจบสเปกตรมฟอลตโรเตอร หรอเรยกเปนฟอลตโรเตอรแตก (Broken Rotor Fault, fbb) มความถทเกดขนดงสมการคอ [5], [6]
(1)
และสเปกตรมฟอลตสเตเตอรหรอเรยกเปนฟอลต ตวนำาสเตเตอรลดรอบ (Stator Shorted−turns Fault, fst) ทมสมการของความถทเกดขน คอ
(2)
เมอ f1 คอคาความถมลฐาน P คอจำานวนขวแมเหลก s คอคาสลป n คอ 1, 2, 3, ... และ k คอ 1, 3, 5, … เมอไดทำาการวเคราะหสมการท (1) กรณมอเตอรทำางานตลอดยานสภาวะโหลด คอเมอมอเตอรทำางานทโหลดเบาสลป s จะมคาเขาใกล 0 (ศนย) พบวาสเปกตรม ฟอลตโรเตอรทเกดขนจะอยใกลกบความถ มลฐาน
รปท 2 ผลการทดลองการวเคราะหเบองตน (แถวบน) ฟอลตโรเตอร และ (แถวลาง) ฟอลตสเตเตอรโดยใชสญญาณกระแสสเตเตอรในโดเมนเวลาและความถ
รปท 3 โครงสรางของระบบการตรวจจบฟอลตมอเตอร
257
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
3. อลกอรทม การตรวจจบฟอลตมอเตอร3.1 การตรวจจบฟอลตในมอเตอร บลอกไดอะแกรมในรปท 4 (ก) แสดงถงกระบวนการ ของการประมวลผลสญญาณฟอลตในแตละขนตอน เรมจากตงแตขอมลของสญญาณกระแสสเตเตอรเพยง 1 เฟสเทานน ทไดมาจากอปกรณทใชหลกการของปรากฏการณฮอลล (Hall−effect) ในรปท 3 แลวนำามาผานตวกรองนอตช (Notch Filter) ทความถตด 50 Hz เพอทำาการตดสญญาณมลฐานออกไป ตอจากนนทำาการแยกออกเปน 2 สญญาณ โดยนำามาผานตวกรองแถบความถผาน (Band Pass Filter) ทมชวงความถสมพนธกบชวงของความถของฟอลตโรเตอร (B1) และฟอลต สเตเตอร (B2) ซงหมายถงการยอมใหเฉพาะสเปกตรม ฟอลตเทานนทสามารถผานออกไปได หลงจากนนสญญาณกระแสสเตเตอรในโดเมนเวลา จำานวน 2 ชด คอสญญาณฟอลตโรเตอร B1 และสญญาณ ฟอลตสเตเตอร B2 จะถกทำาการแปลงไปยงโดเมนความถ ดวยเทคนคของ FFT ทไดพฒนาขน กลาวคอสญญาณกระแสสเตเตอรจะถกกรองอกครงดวยเทคนคการประมวลผลสญญาณดจตอลขนสงดวยวธหนาตาง (Window Filter) การอนเตอรโพเลต FFT และความหนาแนนของสเปกตรม กำาลง (Power Spectrum Density) ซงการออกแบบขอมลทงหมดนจะมผลตอสเปกตรมในโดเมนความถทมความโดดเดนอยางชดเจนมาก แลวจงสงตอไปยงบลอกถดไป คอการวนจฉยความลมเหลวของทงโรเตอรและ สเตเตอรบนพนฐานของซพพอรตเวกเตอรแมชชนและโครงขายประสาทเทยมตอไป
3.2 การประยกตใชเทคนคปญญาประดษฐ อลกอรทมของเทคนคปญญาประดษฐทนำาเสนอน ไดใชเทคนคซพพอรตเวกเตอรแมชชนและโครงขายประสาทเทยม ดวยการพฒนาใหสามารถทำาการแยกแยะในลกษณะหลายคลาสได ซงเปนการพฒนามาจากการแยกแยะในแตละไบนารมารวมกน เปนการเปรยบเทยบคลาสตอคลาสดวยผลของเอาตพตทแตกตางกนจงสามารถทำาการแยกแยะและวนจฉยฟอลตมอเตอรดวยความรนแรงทแตกตางกนได
(ก) อลกอรทมการตรวจจบฟอลตมอเตอร
(ข) ระบบการแยกแยะและวนจฉยฟอลตโรเตอร
(ค) ระบบการแยกแยะและวนจฉยฟอลตสเตเตอร
รปท 4 อลกอรทมและระบบการวนจฉยฟอลตมอเตอร ทไดออกแบบขนบนพนฐานของ SVM และ NN
258
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
ทงนจดมงหมายของแตละโมเดลจะใหเอาตพตออกมาระหวาง 0 หรอ 1 ทสอดคลองกบผลการแยกแยะวา ใช หรอ ไมใช ของแตละโมเดล ในงานวจยนจงเปนการประยกตใชทงซพพอรตเวกเตอรแมชชนและโครงขายประสาทเทยมแบบหลายชนทสรางมาจากโมเดลของฟอลตทแตกตางกน ทำาใหสามารถทำาการแยกแยะและวนจฉยฟอลตในลกษณะหลายการแยกแยะได โดยการใชซพพอรตเวกเตอรแมชชนจะเปนวธการแบบ One−against−the−rest สำาหรบการแยกแยะแบบไบนารทงหมดของโมเดล และในสวนของโครงขายประสาทเทยม การฝกสอนจะใชอลกอรทมการแพรกลบ (Back Propagation) และใชฟงกชนแอคตเวชน (Activation Function) ชนดซกมอยด (Sigmoid) อลกอรทม การแยกแยะดวยซพพอรตเวกเตอรแมชชนและโครงขายประสาทเทยมทนำาเสนอนไดสรางโดยใชโปรแกรม MATLAB รปท 4 (ข) และรปท 4 (ค) แสดงระบบการแยกแยะและวนจฉยฟอลตโรเตอรและฟอลตสเตเตอรตามลำาดบ กลาวคอฟอลตโรเตอรประกอบดวยระดบความรนแรง 4 สภาวะ และฟอลตสเตเตอรประกอบดวย 5 สภาวะ โดยในแตละโมเดลจะถกสอนดวยชดขอมลของสภาวะมอเตอรสขภาพด (Healthy Motor) และชด ขอมลของฟอลตดวยระดบความรนแรงตางๆ (Faulty Motor)
3.3 การดงคณลกษณะเฉพาะ สรประบบการแยกแยะและวนจฉยฟอลตโรเตอร จะไดเมทรกซมงหมายเอาตพตมมตเปน 1 แถว มดวยกน 4 ไบนาร (คอลมน) คอ [Healthy:1 BB:2 BB:3 BB] ฟอลตสเตเตอรไดเมทรกซมงหมายเอาตพตมมตเปน 1 แถวเชนกน แตมดวยกน 5 ไบนาร (คอลมน) คอ [Healthy:1% TS: 2% TS: 3% TS: 4% TS] ทงนชดขอมลการสอนจะไดมาจากการจดเกบขอมลภายใต การทดลองทสภาวะโหลด และเวลาทจดเกบขอมล แลวนำามาคำานวณหาคณลกษณะเฉพาะทคำานวณตามหลกสถตดงพารามเตอรคณลกษณะเฉพาะในตารางท 1 เรยกเปนการประมาณคาสเปกตรมในโดเมนความถ ไดเปน 1 ชดขอมลทมทงหมด 12 คณลกษณะเฉพาะ ทำาการ
ทดลองซำาเพอใหไดชดขอมลทงหมด 30 ชดขอมลตอ คลาส (ตอโมเดล) จากขอมลทไดทงหมดน จะถกนำาไป สอนใหกบซพพอรตเวกเตอรแมชชนและโครงขายประสาทเทยมตอไป เพอดเปอรเซนตความถกตองของผลการแยกแยะขอมลทได ภายใตแนวคดของทงฟอลตโรเตอรและฟอลตสเตเตอรจะมเพยงบางคณลกษณะเฉพาะเทานน ทมประสทธภาพสามารถนำามาประยกตใชสำาหรบการวนจฉยความลมเหลวของโรเตอรและ สเตเตอรไดอยางถกตองและแมนยำา การดงคณลกษณะเฉพาะในตารางท 1 ไดถกคำานวณ จากสถตสเปคตราสญญาณกระแสสเตเตอรในโดเมนความถทไดเตรยมไวในรปท 4 (ก) โดยแบงออกเปน 12 พารามเตอรทมคณลกษณะเฉพาะ เมอพารามเตอร F1
สามารถบงชพลงงานการสนในโดเมนความถ พารามเตอร F2 − F4, F6 และ F10 สามารถอธบายคอนเวอรเจนซ ของสเปกตรมกำาลง พารามเตอร F5 และ F7 − F9 สามารถ แสดงถงการเปลยนแปลงตำาแหนงของความถหลก และ พารามเตอร F11 และ F12 สามารถบอกถงการเปลยนแปลง ในเรองของขนาดไดเปนอยางด [7], [8]
ตารางท 1 พารามเตอรคณลกษณะเฉพาะในโดเมนความถ
259
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
4. ผลการทดลอง การทดลองในขนตนเพอใหไดขอมลของฟอลตโรเตอรและฟอลตสเตเตอร จงไดทำาการทดลองกบมอเตอรเหนยวนำา 3 เฟส ตามทไดออกแบบไวเพอจำาลองการเกดฟอลต แลวประมวลผลโดยใชอลกอรทมทไดสรางขน ทงนเพอใหไดชดของขอมลฟอลตทมความถกตองและแมนยำา นอกจากมอเตอรจะถกจายดวยแหลงจายคลนไซนแลว ยงไดทำาการทดลองเมอมอเตอรทำางาน ภายใตสภาวะโหลดทแตกตางกน และเวลาทตางกนดวย ผลการทดลองทไดแสดงในรปท 5 และรปท 6 โดยพบวา สเปกตรมของฟอลตโรเตอรและสเปกตรมของฟอลต สเตเตอรทเกดขนมความโดดเดนอยางชดเจนในชวงความถของมน
จากผลการทดลองพบวาสเปกตรมฟอลตของทงโรเตอรและสเตเตอรจะมขนาดทสงขนตามระดบความรนแรงของความลมเหลวทเกดขน กลาวคอในสเปกตรมของฟอลตโรเตอรขนาดทสงขนจะสมพนธกบการแตกของจำานวนของแทงตวนำาโรเตอร และสำาหรบขนาดของฟอลตสเตเตอรจะมความสมพนธกบจำานวนของรอบของตวนำาสเตเตอรทลดวงจร (คดเปน % ของจำานวน รอบทงหมดใน 1 เฟส) ซงเปนไปตามทฤษฎทไดกลาวมาแลว การประมาณคาสเปกตรมฟอลตของทงฟอลต โรเตอรและฟอลตสเตเตอร ดวยการดงคณลกษณะเฉพาะทง 12 คณลกษณะนน เปนการพจารณาจากชวงของสเปกตรมฟอลตทเกดขน แลวทำาการคดเลอกคณลกษณะ
รปท 5 ตวอยางของสเปกตรมฟอลตโรเตอร (แถวท 1 ถง 3) ตวนำาโรเตอรแตก 1 แทง 2 แทง และ 3 แทง ตามลำาดบ (คอลมนท 1 ถง 2) ทดสอบดวยสภาวะโหลดมอเตอร 75% และ 100% ตามลำาดบ
รปท 6 ตวอยางของสเปกตรมฟอลตสเตเตอร (แถวท 1 ถง 3) สเตเตอรลดรอบ 1%, 2% และ 3% ตามลำาดบ (คอลมนท 1 ถง 2) ทดสอบดวยสภาวะโหลด มอเตอร 75% และ 100% ตามลำาดบ
260
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
เฉพาะทสามารถนำามาประยกตใชสำาหรบการแยกแยะ และวนจฉยระดบความรนแรงของฟอลตทง 2 ไดอยาง มประสทธภาพ โดยผลการวนจฉยทไดจะถกแสดงผล ออกทหนาตางของ MATLAB GUI ซงหนาตาง MATLAB GUI นถกออกแบบใหสามารถแสดงสญญาณกระแส สเตเตอรทงในโดเมนเวลาและสเปคตราของมนในโดเมนความถ ในสวนของขนตอนการวนจฉยผใชซอฟตแวรการวนจฉยมอเตอรนยงสามารถเลอกเทคนคปญญาประดษฐได 2 วธ คอซพพอรตเวกเตอรแมชชนหรอ โครงขายประสาทเทยมไดอกดวย โดยผลการวนจฉย ทไดจะออกมาในลกษณะของภาพสวนประกอบของมอเตอรทเกดความลมเหลวพรอมทงตวเลขระบเปอรเซนต ความถกตองของผลการวนจฉยดวย ผลการคำานวณหาคณลกษณะเฉพาะทง 12 คา ของ ชดขอมลของทงฟอลตโรเตอรและฟอลตสเตเตอรแสดง ในลกษณะของกราฟไดดงรปท 7 และรปท 8 ตามลำาดบ หลงจากนนจงทำาการสอนใหกบซพพอรตเวกเตอรแมชชน และโครงขายประสาทเทยม เพอทำาการแยกแยะระดบ
ความรนแรงของฟอลตพรอมทงทำาการวนจฉยออกมา ทงนจากคาคณลกษณะเฉพาะทไดน พบวามบางคณลกษณะเฉพาะเทานนทสามารถนำามาประยกตใชกบ การแยกแยะฟอลตโรเตอรและฟอลตสเตเตอรได ซงจากการพจารณาเปอรเซนตความถกตองแลว (% Accuracy) จะใชคณลกษณะเฉพาะทมเปอรเซนตความถกตองมากกวา 85% ขนไปมาประยกตใช ทงนเปอรเซนตความถกตองจะไดจากความสามารถในแบงกลมของชดขอมลวาสามารถแยกไดหรอไมดงตวอยางการแบงกลมของฟอลตในรปท 9 สรปคอฟอลตโรเตอรใชคณลกษณะเฉพาะ F11 และ F12 ฟอลตสเตเตอรใชคณลกษณะเฉพาะ F6 และ F12 เทานน หลงจากไดทำาการเลอกคณลกษณะเฉพาะทมความเหมาะสมตอการแยกแยะฟอลตมอเตอรแลว จงไดทำา การทดสอบสมรรถนะของการแยกแยะและวนจฉย ฟอลตสเตเตอรตามทไดออกแบบไว โดยใชเทคนคของซพพอรตเวกเตอรแมชชนและเทคนคของโครงขายประสาทเทยม การทดสอบสมรรถนะของเทคนคปญญา
รปท 7 ตวอยางกราฟแสดงคาของขอมลคณลกษณะเฉพาะ F1 – F12 ของฟอลตโรเตอร เมอแกน X คอลำาดบขอมลของแทงตวนำาโรเตอรปกต แทงตวนำาโรเตอรแตก 1 แทง 2 แทง และ 3 แทง ตามลำาดบ (ตวอยางละ 5 ขอมล รวมเปน 20 ขอมล)
รปท 8 ตวอยางกราฟแสดงคาของขอมลคณลกษณะเฉพาะ F1 – F12 ของฟอลตโรเตอร เมอแกน X คอลำาดบขอมลของแทงตวนำาโรเตอรปกต สเตเตอรลดรอบ 1%, 2% และ 3% ตามลำาดบ (ตวอยางละ 5 ขอมล)
261
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
ประดษฐทง 2 สามารถทำาไดโดยการทดสอบกบขอมลของฟอลตมอเตอรทไมเคยเหนมากอน (Unseen Fault) โดยผลการทดลองดงกลาวพบวาเทคนคปญญาประดษฐทง 2 สามารถนำามาทำาการแยกแยะและวนจฉยฟอลต โรเตอรและฟอลตสเตเตอรไดอยางถกตองดวยเปอรเซนตความถกตองทมากกวา 85% สำาหรบการออกแบบภาคของซอฟตแวรทสำาคญไดแก ในสวนขององคประกอบอนพต (Display of Input Components) ซงม 2 ขนตอนทสำาคญ แบงออกเปนในสวน ของภาคอนพต (Input Section) ไดแก การรบชดขอมลของสญญาณกระแสสเตเตอรในไฟล .csv ดวยอตราการสม ท 10 kHz (Sampling Rate) ในขนตอนนสามารถทำาการตรวจสอบในขนตนถงความถกตองของรปคลนสญญาณกระแสสเตเตอรในโดเมนเวลาไดดวย โดยการกดทปม Plot ดงแสดงในรปท 10 แลวจะปรากฏรปคลนสญญาณกระแสสเตเตอรออกมา ขนตอนตอมาจะเปนการประมวลผลขนตนโดยเปนการประยกตใชเทคนคการประมวลผลสญญาณดจตอลรวมกบการแปลงไปยงโดเมนความถดวย FFT โดยผลการทำางานทไดสเปคตราของสญญาณกระแส สเตเตอรจะถกแสดงออกทสวนขององคประกอบอนพต ซงจะเปนการแสดงเฉพาะในชวงของฟอลตทเกดขนเทานน เพอการพจารณาในขนตนของผใชซอฟตแวร
รปท 10 การแสดงผลการดำาเนนการของหนา GUI ท ไดออกแบบขนพรอมทงการแสดงสญญาณ
กระแสสเตเตอรของมอเตอรเหนยวนำาทนำามา ทำาการทดสอบ
ในขนตอนการทำางานของซอฟตแวรตอมาจะใหผใช ทำาการเลอกวาจะใชเทคนคปญญาประดษฐใดสำาหรบ การวนจฉยผลทไดน (Select Classification) ดวยเหตผลเดยวกนกบการเลอกคณลกษณะทเหมาะสมตอสญญาณทนำามาวนจฉย หรออาจกลาวไดวาเปนการวนจฉยแบบ ทวนสอบเพอเปรยบเทยบในเรองของเปอรเซนตความถกตอง ของการวนจฉยทเกดขนไดอกทางหนง ขนตอนสดทาย คอขอสรปของผลการวนจฉยเรยกเปนในสวนของภาค เอาตพต (Output Section) ซงไดแสดงภาพสวนประกอบ ของมอเตอรในลกษณะกราฟก ทแสดงใหเหนอยางชดเจน ถงสวนประกอบของมอเตอรทคาดวาไดเกดความลมเหลวขน พรอมทงเปอรเซนตความถกตองของการวนจฉยดวย ดงแสดงตวอยางของผลการวนจฉยในรปท 11 และรปท 12
รปท 9 ตวอยางผลการแยกแยะของชดขอมลฟอลตดวย เทคนคของซพพอรตเวกเตอรแมชชน
262
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
ผลการวนจฉยความลมเหลวของมอเตอรเหนยวนำาทง 2 สวนประกอบน บนพนฐานของซพพอรตเวกเตอร แมชชนและโครงขายประสาทเทยม พบวาสามารถทำา การวนจฉยไดอยางถกตองดวยเปอรเซนตความถกตอง มากกวา 85% ดวยการแสดงผลอยางชดเจนออกทหนาตาง MATLAB GUI พรอมภาพกราฟกทแสดงถงความ ลมเหลวของสวนประกอบนนของมอเตอรทสมพนธกบระดบความรนแรงของมนดวย ทำาใหผใชงานสามารถอานผลการวนจฉยไดงาย สะดวก แตมความถกตองแมนยำา นอกจากนแลวในสวนของภาคอตสาหกรรมยงสามารถนำาขอมลผลการวนจฉยทไดมาวเคราะหและประมาณการซอมบำารง รวมถงแนวทางการซอมบำารง (Maintenance Strategies) และนำาไปสการวางแผน การซอมบำารงเชงปองกนตอไปไดอกดวย ปญหาหนงทมความสำาคญมาก ถงผลทจะสามารถ
รปท 11 หนา GUI แสดงผลการวนจฉยมอเตอรโดยใชการแยกแยะดวยซพพอรตเวกเตอรแมชชน
รปท 12 หนา GUI แสดงผลการวนจฉยมอเตอรโดยใช การแยกแยะดวยโครงขายประสาทเทยม
เกดขนได คอ ความลมเหลวของทงโรเตอรและสเตเตอร หรอสวนประกอบอนของมอเตอรทเกดความลมเหลวขนพรอมกน ซงจะทำาใหสเปกตรมฟอลตมการเปลยนแปลงไปทงดานขนาดและความถ ถงแมวาในการใชงานจรงของมอเตอร ความลมเหลวดวยสาเหตทเพมขนน มกจะมสาเหตมาจากความลมเหลวจากอกสวนประกอบหนงของมอเตอร เชน ความลมเหลวของตวนำาสเตเตอรทอาจ เกดขนไดจากความลมเหลวของแทงตวนำาโรเตอร เนองจาก เศษของแทงตวนำาโรเตอรทแตกและหลดออกไป สามารถ ทำาอนตรายตอลวดตวนำาสเตเตอรและเปนทมาของเกด การลดวงจรทรนแรงตามมาไดเปนตน ดวยความลมเหลวของสวนประกอบมอเตอรทมาจากหลายสาเหตพรอมกนน รวมถงความลมเหลวท แตละสวนประกอบของมอเตอรมาจบคกน ทำาใหใน ขนตอนการสอนจำาเปนตองมขอมลเปนจำานวนมาก
263
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
อกทงเปอรเซนตความถกตองกจะมคาทนอยลงตาม ไปดวย สาเหตของขอมลทางสถตของแตละคณลกษณะ เฉพาะทมชวงคาของขอมลทมความแตกตางกนมากขน นนเอง ปญหาดงกลาวนถกนำามาพจารณาในขนของ การศกษาเพอดลกษณะของการเปลยนแปลงทงขนาด และความถของมน ผลการศกษาใน [9] พบการเปลยนแปลง ของสเปกตรมฟอลตอยางชดเจนเมอเกดความลมเหลว ของสวนประกอบมอเตอรทแตกตางกน จากทกลาว มานในการทดลองการวจยการวนจฉยฟอลตมอเตอร ทนำาเสนอนจงเปนการพจารณากรณเกดฟอลตเฉพาะ โรเตอรหรอฟอลตสเตเตอรเทานน
5. สรป โดยทวไปแลวการวนจฉยฟอลตทเกดขนในมอเตอร เหนยวนำา บนพนฐานการวเคราะหสญญาณกระแสมอเตอร (MCSA) จะเปนการวเคราะหจากสเปกตรมฟอลต ทเกดขนในมอเตอร แลวจงใหผเชยวชาญทำาการวนจฉย สรปผลออกมา แตดวยจำานวนของมอเตอรทมอย มากมายในกระบวนการผลตทำาใหการวนจฉย โดย ผเชยวชาญไมมความคลองตวมากนก การวนจฉย ฟอลตมอเตอรทนำาเสนอนจงเสมอนเปนเครองมอ ซอฟตแวรสำาหรบการตรวจวนจฉยความลมเหลวของ มอเตอรได 2 สวนประกอบทสำาคญ ไดแก ความลมเหลว ของโรเตอรและความลมเหลวของตวนำาสเตเตอร การพฒนา ดงกลาวโดยใช GUI ของโปรแกรม MATLAB ซงจาก การออกแบบหนาตาง GUI จะสามารถทำาใหผใชงานมความสะดวกสำาหรบการนำาไปประยกตใชงานไดเปนอยางด
6. กตตกรรมประกาศ คณะผวจยขอขอบคณ มหาวทยาลยเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ ทไดสนบสนนทนวจย ในครงน ดวยทนงบประมาณประจำาป 2555
เอกสารอางอง[1] A. H. Bonnett, and G. C. Soukup, “Cause and
analysis of stator and rotor failures in three–phase
squirrel–cage induction motors,” IEEE Transaction on Industry Applications, vol. 28, no. 4, pp. 921–937, July–August 1992.
[2] S. Nandi, H. A. Toliyat, and X. Li, “Condition monitoring and fault diagnosis of electrical motors–a review,” IEEE Transaction on Energy Conversion, vol. 20, no. 4, pp. 719–729, December 2005.
[3] A. Garcia−Perez, R. J. Romero−Troncoso, E. Cabal−Yepez, and R. A. Osornio−Rios, “The application of high−resolution spectral analysis for identifying multiple combined faults in induction motors,” IEEE Transaction on Industrial Electronics, vol. 58, no. 5, pp. 2002–2010,
May 2011.[4] M. E. H. Benbouzid, and G. B. Kliman, “What
stator current processing based technique to use for induction motor rotor faults diagnosis,” IEEE Transaction on Energy Conversion, vol. 18, no. 2, pp. 238–244, June 2003.
[5] W. T. Thomson and M. Fenger, “Current signature analysis to detect induction motor faults,” IEEE Industry Applications Magazine, vol. 7, no. 4, pp. 26–34, July–August 2001.
[6] C. Manop and C. Kusoljittakorn, “The application of digital signal processing technique to rotor fault detection in stator current of induction motors,” in International Conference on Information Communication Technology, Lao PDR, pp. 1–5, December 2007.
[7] Y. Lei, Z. He, Y. Zi, and Q. Hu, “Fault diagnosis of rotating machinery based on multiple ANFIS combination with GAs,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 21, no. 5, pp. 2280–2294, July 2007.
[8] A. Soleimani, M. J. Mahjoob, and M. Shariat−panahi, “Fault classification in gears using support vector machines (SVMs) and signal processing,” in Soft
264
วารสารวชาการพระจอมเกลาพระนครเหนอ ปท 27 ฉบบท 2 เม.ย. − ม.ย. 2560The Journal of KMUTNB., Vol. 27, No. 2, Apr. − Jun. 2017
Computing, Computing with Words and Perceptions in System Analysis, Decision and Control, 2009. ICSCCW 2009. Fifth International Conference on, pp. 1–4, 2–4 September 2009.
[9] A. G. Perez, R. J. R. Troncoso, E. C. Yepez, and
R. A. O. Rios, “The application of high–resolution spectral analysis for identifying multiple combined faults in induction motors,” IEEE Transaction on Industrial Electronics, vol. 58, no. 5, pp. 2002– 2010, May 2011.