Améliorer la fiabilité électromécanique grâce à l’ASE

Figure 1. Common motor faults (CF=Center frequency, RS = Running speed, LF=Line frequency)

Electrical signature analysis (ESA) is a predictive maintenance (PM) technology that uses the motor’s supply voltage and operating current to identify existing and developing faults throughout the motor system. These measurements act as transducers, and any disturbance in the motor system results in a variation (or modulation) of the motor’s supply current. Analyzing these modulations helps identify the source of these disturbances in the motor system. Live motor tests performed using ESA provide valuable information for induction and DC motors, generators, wound-rotor motors, synchronous motors, and machine tool motors used for PM testing, commissioning, and troubleshooting.

Current and voltage waveforms are collected using the battery-operated ESA handheld ALL-TEST PRO On-Line II™ (ATPOL II™) instrument, and then, through rapid Fourier analysis, the technician is able to assess both the electrical and mechanical condition of the engine system.

Engine system faults (whether related to the power supply, electrical components, engine mechanics, mechanical coupling, or driven load) all exhibit unique signatures when using ASE techniques (see Figure 1). Therefore, with information about the engine and engine system, relevant failure frequencies are identified and the entire system can be evaluated.

Numerous performance indicators are revealed in the time and frequency domains, providing the information needed to determine the motor’s “health” and the impact of the applied load. This allows us to “see” the actual operating speed, motor slip frequency, meshing frequency, drivetrain components, and gear rotation speeds.

Les transformées de Fourier rapides (FFT) sont utilisées pour créer des spectres de haute et de basse fréquence. Les pics de ces spectres correspondent aux vitesses de rotation des différents composants de la machine. Par exemple, dans le cas d’un ventilateur entraîné par un moteur électrique au moyen d’une courroie, les pics correspondent à la vitesse du moteur, à la fréquence de passage des pôles, à la vitesse du ventilateur et à la vitesse de la courroie. Si un réducteur est utilisé à la place d’une transmission par courroie, des pics spectraux apparaîtront à la vitesse de rotation des engrenages et aux fréquences d’engrènement des engrenages.

 

Analyse de la signature électrique

Les données de la plaque signalétique ne sont pas nécessaires pendant le processus de collecte des données, mais une analyse automatique peut être effectuée en entrant la tension de la plaque signalétique du moteur, la vitesse de fonctionnement, la puissance nominale et le courant à pleine charge pendant le processus d’analyse. Les défauts mécaniques courants entre le moteur et la charge, dus à l’usure et à l’application, comprennent le désalignement de la courroie ou de l’entraînement direct, l’usure de la courroie ou de l’insert, les problèmes de tension de la courroie et l’usure de la poulie. La charge peut présenter de nombreux types de défauts en fonction du type de charge. Les plus courantes sont les pièces usées (par exemple les joints), les composants cassés (engrenages, ventilateur, pales d’hélice, etc.) et les roulements.

Le logiciel ESA permet au technicien de saisir des informations sur le système mécanique (voir figure 2), puis les fréquences pertinentes sont automatiquement calculées (le logiciel fournit des curseurs pour localiser ces fréquences dans les spectres). L’analyse des équipements entraînés comprend les équipements à courroies, à engrenages et à pales. Veuillez noter que les informations relatives au système mécanique ne sont pas nécessaires pour l’analyse électrique et mécanique du moteur et ne sont pertinentes que lorsqu’il est nécessaire d’analyser la charge mécanique.

Figure 2. Le logiciel d’analyse de la signature électrique automatise les calculs et fournit des curseurs de fréquence.

À titre d’exemple, examinons les données basse fréquence d’un ventilateur de dépoussiéreur 1 entraîné par un moteur à induction de 150 kilowatts, 400 volts, 260 ampères et 1 485 tours/minute (voir figure 3). Remarquez le pic marqué BLT – il s’agit de la fréquence de la courroie, ou de la vitesse de la courroie. Il existe des multiples de la BLT, qui apparaissent dans les deux spectres. Les spectres inférieurs montrent le pic de fréquence de la ligne et la présence de bandes latérales de part et d’autre de la fréquence de la ligne qui sont à la fréquence de la BLT. Le fait que les fréquences de la ceinture soient présentes, en particulier à 4,3 ampères, est significatif. Les bandes latérales sont évaluées en fonction de leur présence. En outre, il s’agit de multiples de la fréquence de la courroie – je soupçonne donc un ou plusieurs problèmes avec ce collecteur. Cependant, le technicien qui a recueilli ces données et effectué l’analyse initiale a choisi de surveiller cette machine plutôt que de procéder à une inspection ou à un test plus approfondi.

Figure 3. Ce ventilateur de dépoussiérage est entraîné par un moteur à induction de 150 kilowatts, 400 volts, 260 ampères, 1485 tours par minute.

Une machine sœur, Dust Collector Fan 2, a également été testée. Dans la figure 4, on remarque que la charge du moteur est inférieure à celle du ventilateur 1 (194A contre 220A), mais que le pic de la TLB est de 8,3A, alors que le ventilateur 1 n’avait un pic que de 4,3A. Ce premier test ne nous permet pas de conclure qu’il s’agit d’un problème grave, mais plutôt d’un signal d’alarme indiquant que quelque chose est différent sur cette machine par rapport à la première.

Figure 4. Résultats des tests pour le ventilateur du dépoussiéreur 2.

Ces données ayant été recueillies au cours de la phase de détection du processus de travail de PdM, l’étape suivante consiste à entamer la phase d’analyse. Dans le cadre de la phase d’analyse, le technicien a procédé à une rapide inspection visuelle des deux machines et a constaté que la courroie du ventilateur 2 présentait un mouvement excessif par rapport à celle du ventilateur 1. L’étape suivante consiste à effectuer des travaux supplémentaires qui peuvent inclure la prise de données supplémentaires avec l’ESA ou l’utilisation d’autres instruments dans le cadre de la phase d’analyse.

 

Conclusion

The electric motor is an excellent transducer when using electrical signature analysis, as it allows for the evaluation of incoming power, the electrical and mechanical condition of the motor, and the driven load. Regarding power quality, controls, stator and rotor condition, air gaps, bearings, alignment, and load, a developing fault can be detected and trends identified for predictive maintenance purposes—but you must first have the appropriate equipment to perform electrical signature analysis.

This application is part of a series of three articles on the use of ESA to assess the condition of engine-driven mechanical systems.

For more information, visit www.alltestpro.com.

 

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