MCSAレビューおよび商用デバイス分析を介した誘導モーターの診断のためのセンサーレス速度推定

センサーレス速度の推定は、制御スキームで使用するために広範囲に研究されています。それにもかかわらず、運動電流署名分析を誘導運動診断に適用する際の重要なステップでもあります。断層高調波を見つけるために正確な速度推定が不可欠であり、実際の産業ケースを通じて論文の開始に示されているように、偽陽性と偽陰性を防ぎます。残念ながら、既存のセンサーレス速度推定技術は、この目的に十分な精度を提供しないか、適用性が限られています。現在、これにより、Industry 4.0が運動状態を監視するための正確かつ自動システムがあることを妨げています。その重要性にもかかわらず、このトピックをレビューする研究は発表されていません。このギャップを埋めるために、この論文は、理論的背景と産業用途の両方の観点から、これらの問題の背後にある理由を調査します。したがって、主にセンサーレス制御のために考案されたセンサーレス速度推定技術のファミリーは、診断への使用の観点からレビューされ、徹底的に分析されます。さらに、2つの主要な商用診断デバイスに実装されたアルゴリズムは、79の誘導モーターに属する産業測定のデータベースからの実際の例を使用して分析されます。論文を介した分析と議論は、これらの方法の業界適用の欠如と弱点を要約するために統合されています。これは、オープンな問題、課題、研究の見通しを強調するのに役立ち、この重要な問題を解決するために研究努力をする必要がある方向を示すのに役立ちます。

Sensorless speed estimation has been extensively studied for its use in control schemes. Nevertheless, it is also a key step when applying Motor Current Signature Analysis to induction motor diagnosis: accurate speed estimation is vital to locate fault harmonics, and prevent false positives and false negatives, as shown at the beginning of the paper through a real industrial case. Unfortunately, existing sensorless speed estimation techniques either do not provide enough precision for this purpose or have limited applicability. Currently, this is preventing Industry 4.0 from having a precise and automatic system to monitor the motor condition. Despite its importance, there is no research published reviewing this topic. To fill this gap, this paper investigates, from both theoretical background and an industrial application perspective, the reasons behind these problems. Therefore, the families of sensorless speed estimation techniques, mainly conceived for sensorless control, are here reviewed and thoroughly analyzed from the perspective of their use for diagnosis. Moreover, the algorithms implemented in the two leading commercial diagnostic devices are analyzed using real examples from a database of industrial measurements belonging to 79 induction motors. The analysis and discussion through the paper are synthesized to summarize the lacks and weaknesses of the industry application of these methods, which helps to highlight the open problems, challenges and research prospects, showing the direction in which research efforts have to be made to solve this important problem.