ESAによる電気機械信頼性の向上

図1. 一般的なモーター故障（CF=中心周波数、RS=運転速度、LF=ライン周波数）

電気的特性解析（ESA）は予知保全（PdM）技術であり、モータの電源電圧と運転電流を使用して、モータシステム全体の既存の故障と発生中の故障を特定します。 これらの測定値は変換器として機能し、モーターシステムに何らかの障害が生じると、モーター供給電流が変動（または変調）する。 これらの変調を分析することで、運動系の混乱の原因を特定することができる。 ESAを使用した通電モーター試験は、PdM試験、試運転、トラブルシューティングに使用されるAC誘導モーター、DCモーター、発電機、巻線ローターモーター、同期モーター、工作機械モーターに貴重な情報を提供します。

ポータブル、ハンドヘルド、バッテリー駆動のESA装置ALL-TEST PRO On-Line II™ (ATPOL II™)を使用して電流波形と電圧波形を収集し、高速フーリエ解析を行うことで、技術者はモーターシステムの電気的および機械的状態を評価することができます。

モータシステムの故障（入力電力、モータの電気的、機械的、機械的カップリング、または被駆動負荷に関連するかどうかにかかわらず）は、ESA技術を使用する場合、すべて固有のシグネチャを持つことになります（図1を参照）。 したがって、モーターとモーターシステムに関する情報があれば、関連する故障頻度が特定され、システム全体を評価することができる。

モータの「健全性」と負荷の影響を判断するために必要な情報を提供する時間領域と周波数領域で、性能に関する数多くの兆候が明らかになる。 これにより、真の走行速度、モーターのスリップ周波数、ギアのメッシュ周波数、ドライブトレインのコンポーネント、ギアの回転速度を実際に「見る」ことができる。

高速フーリエ変換（FFT）は、高周波スペクトルと低周波スペクトルの両方を作成するために使用されます。 これらのスペクトルのピークは、マシンのさまざまなコンポーネントの回転速度に対応している。 例えば、ベルトを介して電動モーターで駆動されるファンの場合、ピークはモーター回転数、ポール通過周波数、ファン回転数、ベルト回転数に対応する。 ベルトドライブの代わりにギアボックスを使用する場合、ギアの回転速度とギアの噛み合い周波数にスペクトルのピークが現れる。

電気信号解析の実行

データ収集プロセスでは銘板データは必要ありませんが、解析プロセスでモータの銘板電圧、運転速度、定格電力、全負荷電流を入力することにより、自動解析を実行することができます。 摩耗やアプリケーションによるモーターと負荷の間の一般的な機械システムの故障には、ベルトまたはダイレクトドライブのミスアライメント、ベルトまたはインサートの摩耗、ベルト張力の問題、シーブの摩耗などがある。 負荷の種類によっては、数多くの種類の故障が発生する可能性がある。 最も一般的なものは、摩耗した部品（シールなど）、壊れた部品（ギア、ファン、インペラブレードなど）、ベアリングである。

ESAソフトウェアでは、技術者が機械システムに関する情報を入力すると（図2参照）、関連する周波数が自動的に計算される（ソフトウェアには、スペクトル内のこれらの周波数を特定するためのカーソルが用意されている）。 駆動装置の分析には、ベルト式、ギア式、ブレード式が含まれる。 モータの電気的・機械的解析には機械系統の情報は必要なく、機械的負荷を解析する必要がある場合にのみ関係することに注意してください。

図2. 電気信号解析ソフトウェアは、計算を自動化し、周波数カーソルを提供します。

例として、150キロワット、400ボルト、260アンペア、1485 RPMの誘導モーターで駆動される集塵機ファン1の低周波数データを見てみよう（図3参照）。 BLTと書かれたピークに注目してください。これはベルトの周波数、つまりベルトの速度です。 BLTの倍数があり、それは両方のスペクトルに示されている。 下側のスペクトルは、ライン周波数のピークと、ライン周波数の両側にBLT周波数のサイドバンドがあることを示している。 特に4.3アンペアでベルト周波数が存在するという事実は重要だ。 サイドバンドは存在することで評価される。 また、ベルトの周波数の何倍もある。したがって、私はこのコレクターに何らかの問題があるのではないかと疑っている。 しかし、このデータを収集し、初期分析を行った技術者は、さらなる検査やテストを行うのではなく、このマシンをモニターすることを選択した。

図3. この集塵ファンは、150キロワット、400ボルト、260アンペア、1485 RPMの誘導モータで駆動されます。

姉妹機の集塵機ファン2もテストされた。 図4では、モーター負荷がファン1より低い（194A対220A）にもかかわらず、BLTのピークが8.3Aであることに注目されたい。 この最初のテストから、これが深刻な問題であると結論づけることはできないが、その代わりに、このマシンは最初のマシンと比べて何かが違うという警告フラグである。

図4. 集塵機ファンのテスト結果 2.

このデータはPdM作業プロセスの検出フェーズで取得されたものであるため、次のステップは分析フェーズに入る。 分析段階の一環として、技術者は両機を素早く目視検査し、ファン2のベルトがファン1と比べて過剰に動いていることを指摘した。 次のステップは、ESAによる追加データの取得や、分析フェーズの一部として他の観測機器を導入するなどの追加作業を行うことである。

結論

電動モーターは、入力電力、モーターの電気的・機械的状態、および被駆動負荷を評価できるため、電気信号解析を使用する際の優れた変換器となります。 電力品質、制御、ステーターとローターの状態、エアギャップ、ベアリング、アライメント、負荷に関しては、発生しつつある故障を検知し、予知保全の目的で傾向を把握することができます。

このアプリケーション・ストーリーは、モーター駆動の機械システムの状態を評価するためのESAの使用に関する3部シリーズの第1部です。

詳細はwww.alltestpro.com。

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