Анализ переходных процессов в асинхронных двигателях крановых приводов для диагностики механических неисправностей

Введение. Обоснована необходимость перехода от традиционных методов технического обслуживания к системам оперативного мониторинга, позволяющим выявлять дефекты в реальном времени. Поставлена задача повышения надежности крановых приводов через раннюю диагностику механических повреждений на основе анализа токов статора асинхронного двигателя. Доказана значимость исследования динамики переходных процессов для разработки эффективных диагностических алгоритмов.
Материалы и методы. Разработана математическая модель электромеханических процессов в системе координат α-β, учитывающая взаимное влияние момента сопротивления и электромагнитных характеристик двигателя. Модель параметризована на основе данных промышленных крановых приводов. Численное моделирование для исследования переходных процессов при скачкообразном изменении нагрузки выполнено в среде Wolfram Mathematica. Использованы уравнения электрического баланса, магнитных потоков и механического движения, адаптированные для условий работы кранового оборудования.
Результаты. Установлено, что изменение механических условий работы привода проявляется в специфических изменениях параметров токов статора, таких как увеличение периода колебаний при сбросе нагрузки. Показано, что период колебаний тока статора уменьшается на 10% при наложении нагрузки и возрастает на 15% после ее снятия.
Обсуждение и заключение. Полученные результаты показывают возможности и ограничения для использования тока статора в качестве информативного параметра о работе кранового механизма для его диагностирования в реальном времени.

1. Назаров А.Н. Исследования и разработки кафедры РК4 «Подъемно-транспортные системы» для создания современных приборов безопасности грузоподъемной техники // Машины и установки: проектирование, разработка и эксплуатация. 2024. № 4. С. 34–40. EDN JIIQKE.

2. Иванов С.Д. Развитие направления «промышленная безопасность подъемных сооружений» на кафедре РК4 «Подъемно-транспортные системы» // Машины и установки: проектирование, разработка и эксплуатация. 2024. № 4. С. 11–24. EDN GACZBH.

3. Назаров А.Н., Иванов С.Д. Разработка перспективного прибора безопасности кранов мостового типа // Вестник СибАДИ. 2024. Т. 21, № 6(100). С. 826–843. DOI 10.26518/2071-7296-2024-21-6-826-843. EDN TYGGUV.

4. Иванов С.Д., Назаров А.Н. Оценка применимости электрических параметров привода для определения нагрузки на механизм подъема кранов мостового типа // Вестник СибАДИ. 2022. Т. 19, № 1(83). С. 36–47. DOI 10.26518/2071-7296-2022-19-1-36-47. EDN XZSFJQ.

5. Система защиты мостового крана на основе мониторинга параметров электропривода механизма подъёма / Ю.А. Орлов, Ю.Н. Дементьев, Г.И. Однокопылов [и др.] // Известия Томского политехнического университета. 2008. Т. 312, № 4. С. 119–124. EDN JRGNRR.

6. Орлов Ю.А., Столяров Д.П., Бурков В.П. Совершенствование системы защиты и контроля технического состояния электромеханической системы крана мостового типа // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2011. № 2. С. 363–368. EDN ONBUND.

7. Иванова Н.Ю., Надеженков С.А., Назаров А.Н., Иванов С.Д. Объективная информация о работе подъемно-транспортных машин как основа повышения качества информационных систем грузообрабатывающих предприятий // Машины и установки: проектирование, разработка и эксплуатация. 2023. № 2. С. 81–96. EDN MRGIFW.

8. Томаков В.И., Томаков М.В. Состояние промышленной безопасности при эксплуатации грузоподъёмных кранов на объектах, подконтрольных Ростехнадзору // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Техника и технологии. 2017. Т. 7, № 1(22). С. 27–41. EDN YLIIPX.

9. Никитин К.Д., Крыгина Т.А., Кузнецов А.А. Аварии грузоподъемных кранов как следствие опасных дефектов // Подъемно-транспортное дело. 2007. № 6(44). С. 17–21. EDN NJAPLL.

10. Pecinka P., Kocman S., Orsag P., Otypka J. Solutions to Increase the Efficiency of Induction Motors // International Journal of Electrical Engineering and Technology. 2017. Vol. 8. P. 1–10. DOI: https://doi.org/10.1109/EPE.2017.7967395

11. Ban Y., Liu C., Yang F., Guo N., Ma X., Sui X., Huang Y. Failure Identification Method of Sound Signal of Belt Conveyor Rollers under Strong Noise Environment. Electronics 2024, 13, 34.

12. Liu C., Ban Y., Li H., Guo N., Ma X., Yang F., Sui X., Huang Y. Accurate Recognition Method for Rolling Bearing Failure of Mine Hoist in Strong Noise Environment. Machines 2023, 11, 632.

13. Yang S., Xiang D., Bryant A., Mawby P., Ran L., Tavner P. Condition Monitoring for Device Reliability in Power Electronic Converters: A Review. IEEE Transactions on Power Electronics, 2010, vol. 25, no. 11, pp. 2734–2752. DOI: https://doi.org/10.1109/TPEL.2010.2049377.

14. Nahdi T., Maga D. Comparative Study of Frequency Converters for Doubly Fed Induction Machines. Sustainability. 2018, 10, 594. https://doi.org/10.3390/su10030594

15. Назаров А.Н., Иванов С.Д. Исследование влияния работы ограничителя грузоподъемности с промежуточными порогами на безопасность кранов мостового типа // Машины и установки: проектирование, разработка и эксплуатация. 2023. № 1. С. 41–52. EDN SZRVVB.

16. Иванов С.Д., Назаров А.Н. Оценка применимости электрических параметров привода для определения нагрузки на механизм подъема кранов мостового типа // Вестник СибАДИ. 2022. Т. 19, № 1(83). С. 36–47. DOI 10.26518/2071-7296-2022-19-1-36-47. EDN XZSFJQ.

17. Михалев А.В., Назаров А.Н. Применение алгоритма скользящего среднего для задачи определения массы груза // Машины и установки: проектирование, разработка и эксплуатация. 2023. № 2. С. 44–57. EDN XLXJRI.

18. Орлов Ю.А., Столяров Д.П., Орлов Д.Ю., Кахиев Р.Н. Способ контроля состояния тормоза лебедки с электроприводом // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2011. № 2. С. 357–362. EDN ONBUMT.

19. Назаров А.Н. Движущее усилие двигателя механизма подъема кранов мостового типа в реальных условиях эксплуатации // Вестник СибАДИ. 2023. Т. 20, № 1(89). С. 34–50. DOI: https:// doi.org/10.26518/2071-7296-2023-20-1-34-50. EDN DJBHGB.

20. Копылов И.П., Амбарцумова Т.Т. Развитие методов и средств макромоделирования электрических машин // Электротехника. 2007. № 8. С. 19–24. EDN KYMUXZ.

21. Santana N.H.B., Oliveira F.D.C., Amorim A.E.A. et al. Enhancing Power Efficiency of Induction Motor with Field-Oriented Control Strategy under Sensor Noise Impact and Overmodulation Prevention. Journal of Control, Automation and Electrical Systems. 2025; 36: 498–514.

22. Ebadpour M., Jamshidi M., Talla, J., Hashemi-Dezaki H., Peroutka Z. Digital Twin Model of Electric Drives Empowered by EKF. Sensors. 2023; 236: 2006. DOI: https://doi.org/10.3390/s23042006

23. Копылов И.П. Обощенная электрическая машина и обобщенный электромеханический преобразователь // Электротехника. 2008. № 2. С. 50–54. EDN LAFKQR.