автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Диагностика электроприводов карьерных экскаваторов на основе динамической идентификации электродвигателей

На правах рукописи

■ Ыи>[1

Гаргаев Андрей Николаевич

ДИАГНОСТИКА ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ КАРЬЕРНЫХ ЭКСКАВАТОРОВ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ

Специальность 05.09.03 - «Электротехнические комплексы и системы»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

16 МАЙ 2013

Кемерово - 2013

005058162

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждение высшего профессионального образования «Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева»

Научный руководитель -доктор технических наук, профессор Каширских Вениамин Георгиевич

Официальные оппоненты -доктор технических наук, профессор Островлянчик Виктор Юрьевич

кандидат технических наук Неверов Андрей Александрович

Ведущая организация: ООО «ОМЗ-Сибирь-Сервис» (г. Кемерово).

Защита состоится 16 мая 2013 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 212.102.01 в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева» по адресу:

650026, г. Кемерово, ул. Весенняя, 28. Факс: (3842) 36-16-87

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева».

Автореферат разослан 12 апреля 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. На сегодняшний день в горнодобывающих отраслях промышленности из-за значительного износа основного технологического оборудования возросло количество аварийных выходов его из строя. В частности, на некоторых разрезах Кузбасса степень изношенности экскаваторного парка достигает 80%. Высокая аварийность не только снижает экономические показатели, но и ухудшает уровень промышленной безопасности на предприятии.

Значительная доля аварийных остановов карьерных экскаваторов связана с неисправностями главных электроприводов. Для улучшения ситуации требуется перевод системы технического обслуживания электроприводов на обслуживание по фактическому техническому состоянию. При этом возникает необходимость в непрерывном мониторинге технического состояния электроприводов и использовании получаемой при этом информации для защиты и функциональной диагностики.

Разработка таких систем возможна на основе современных информационных технологий и является актуальной задачей. Ее решение позволит значительно повысить надежность и эффективность работы электроприводов экскаваторов.

Система диагностики при этом контролирует измеряемые сигналы и при выходе их за допустимые границы сигнализирует об этом. Однако не все параметры, определяющие техническое состояние электропривода, доступны прямому измерению. Например, для двигателей постоянного тока (ДПТ), являющихся центральным элементом электропривода экскаватора, недоступны для прямого измерения активные сопротивления и индуктивности обмоток якоря и возбуждения, взаимная индуктивность обмоток и др. Данная информация должна быть получена непосредственно в процессе работы экскаватора, так как значения параметров в значительной степени зависят от режимов нагружения и теплового состояния электродвигателей.

Для этих целей возможно использование динамической идентификации, заключающейся в определении в реальном времени текущих значений электромагнитных параметров и переменных величин ДПТ на основе компьютерной обработки информации, содержащейся в напряжениях и токах двигателя на базе его математической модели и математических методов оценивания.

Актуальность работы подтверждается тем, что она выполнялась при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы (проект «Разработка энергоэффективных средств управления электроприводами горных машин с учетом особенностей динамических режимов их работы в рамках создания энергосберегающих систем распределения и потребления электроэнергии» - шифр 2011-1.2.2-226-011).

Цель работы - разработка методов, алгоритмов и программно-аппаратных средств для функциональной диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов, с целью повышения их надежности и эффективности.

Идея работы заключается в использовании искусственных нейронных сетей для создания системы диагностики и защиты, работающей на основе результатов динамической идентификации состояния двигателей главных электроприводов экскаватора.

Задачи исследований;

- провести анализ существующих методов диагностики электроприводов постоянного тока и математических методов оценивания параметров и состояния динамических систем;

- выбрать математическую модель ДПТ и преобразовать ее к виду, удобному для применения методов оценивания;

- разработать устойчивые и малочувствительные к шумам алгоритмы оценивания параметров и состояния ДПТ в реальном времени и программное обеспечение, реализующее полученные алгоритмы;

- разработать и создать испытательный стенд для практической проверки полученных методов;

- произвести проверку эффективности полученных алгоритмов на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов;

- разработать компьютерную диагностическую систему главных электроприводов карьерных экскаваторов и провести ее испытания на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов.

Методы исследований. Научные и практические результаты диссертационной работы получены с использованием следующих методов:

- теории обобщенной электрической машины для анализа процессов, протекающих в ДПТ;

- аналитических и численных методов решения дифференциальных и алгебраических систем уравнений;

- математических методов оценивания для создания алгоритмов идентификации параметров и состояния ДПТ в реальном времени.

- компьютерного моделирования динамических процессов в ДПТ с использованием полученных алгоритмов для оценивания параметров и состояния;

- лабораторных и промышленных испытаний полученных алгоритмов и реализующих их устройств.

Основные научные положения.

1. Разработанные методы, алгоритмы и программно-аппаратные средства обеспечивают устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния электродвигателей постоянного тока в реальном времени.

2. Информация о параметрах и состоянии ДПТ, полученная с помощью динамической идентификации, может быть использована для

создания и работы функциональной системы диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов.

3. На базе искусственной нейронной сети и методов оценивания возможно создание компьютерной диагностической системы главных электроприводов карьерных экскаваторов.

Научная новизна:

1. Разработаны методы, алгоритмы и программно-аппаратные средства для динамической идентификации двигателей постоянного тока, обеспечивающие устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния в реальном времени.

2. Обоснована структура системы функциональной диагностики и защиты электропривода карьерных экскаваторов на базе методов динамической идентификации.

3. Выявлены диагностические признаки электроприводов постоянного тока карьерных экскаваторов.

4. Разработана компьютерная система функциональной диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов на основе искусственных нейронных сетей.

Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы:

-для разработки наблюдающих устройств, необходимых для организации и функционирования современных систем управления, защиты и диагностики, а также для прогнозирования технического состояния электроприводов постоянного тока;

- для создания автоматизированных испытательных комплексов, предназначенных для определения истинных значений параметров, а также для оценки качества ДПТ после их изготовления и ремонта;

- для мониторинга технического состояния, диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов в процессе их работы.

Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов на ЭВМ, а также экспериментальной проверкой на испытательном стенде на кафедре электропривода и автоматизации Кузбасского государственного технического университета, а также результатами промышленных испытаний на электроприводах карьерных экскаваторов ОАО «Разрез Черниговский» и ОАО «Вахрушевский Угольный Разрез» в Кузбассе.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на XII, XIII, XIV Международных научно-практических конференциях «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» (г. Кемерово, 2008 г.; 2010 г.; 2012 г.), на ежегодных научных конференциях «Россия молодая» Кузбасского государственного технического университета (г. Кемерово, 2008-2012 гг.). Мобильный испытательный стенд отмечен Дипломом на XVIII Международной выставке «Уголь России и Майнинг» (г. Новокузнецк, 2011 г.) и золотой медалью

на Международной выставке-ярмарке «Экспо-уголь» (г. Кемерово, 2012 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 13 печатных работ (в том числе 6 - в рекомендованных ВАК изданиях).

Личный вклад автора в работы, опубликованные в соавторстве, заключается в разработке методов, алгоритмов, программно-аппаратных средств для динамической идентификации ДПТ и разработке на этой основе системы функциональной диагностики и защиты электроприводов экскаваторов, а также в участии лабораторных и промышленных испытаниях.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов и заключения, изложенных на 161 страницах машинописного текста, содержит 60 рисунков, 13 таблиц и список литературы из 108 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследований, определены научная новизна и практическая ценность результатов исследований.

В первой главе произведен обзор отечественных и зарубежных литературных источников, посвященных методам и устройствам диагностики электроприводов постоянного тока, а также методам оценивания параметров и переменных состояния динамических систем. В завершении первой главы сформулированы задачи исследования.

Вопросами диагностики электроприводов занимались такие ученые как О.Н. Агамалов, П.Д. Гаврилов, М.А. Гашимов, Т.Я. Глинка, М.Ю. Дрыгин, О.И. Осипов, П.П. Пархоменко, B.C. Петухов, Ю.С. Усынин, И.М. Хошмухамедов и др.

Существующие методы диагностики электрооборудования можно разделить на две основные группы - тестовые и функциональные.

Тестовое диагностирование в настоящее время является основным видом выявления дефектов электрооборудования. Оно определяет существующую структуру технического обслуживания и ремонта по регламенту. При этом измерения проводятся на отключенном электрооборудовании и не позволяют выявлять неисправности, проявляемые только в рабочих режимах. Такие системы обладают малой производительностью, не могут быть полностью автоматизированы, а в некоторых случаях они способствуют появлению дефектов.

Методы функциональной диагностики экономически более целесообразны, так как не требуют вывода электрооборудования из эксплуатации и позволяют перейти от затратной системы планово-предупредительных ремонтов к обслуживанию по техническому состоянию электрооборудования. Для диагностики ДПТ в реальном вре-

мени наиболее часто используются методы вибродиагностики, анализ спектрального состава тока якоря (возбуждения), тепловой контроль.

Одним из перспективных направлений создания современных систем диагностики, защиты и управления электроприводов постоянного тока является использование для работы этих систем информации о параметрах и состоянии ДПТ в реальном времени. При этом значения сигналов, не поддающихся прямому измерению в процессе работы ДПТ, могут быть определены косвенно - на основе математической модели ДПТ, методов оценивания и измеренных токов и напряжений двигателя.

Существуют большое количество публикаций посвященных идентификации динамических систем. Этими вопросами занимались такие ученые, как Гудвин Дж., Браун Р., Е.К. Ещин, В.М. Завьялов, Калман Р., В.Г. Каширских, А.А. Красовский, Льюнг Л., Медич Дж., А.В. Не-стеровский, В.В. Панкратов, Спиди К., Эйкхофф П. и др.

Анализ литературных источников показал, что существуют методы оценивания, которые могут быть применены для динамической идентификации состояния ДПТ.

В завершении первой главы сформулированы основные задачи, решаемые в диссертационной работе.

Вторая глава посвящена анализу и выбору математической модели ДПТ, а также математических методов оценивания параметров и состояния сложных динамических объектов.

В качестве математической модели ДПТ при исследовании динамических процессов наиболее часто используются уравнения обобщенной электрической машины:

а =/-Я+1.

ей

ш

J • - М - Мс\ Л

гдеия,ив - напряжения питания обмоток якоря и возбуждения; 1Я,1В -токи обмотки якоря и обмотки возбуждения; ЬЯ,ЬВ - индуктивности обмотки якоря и обмотки возбуждения; - активные сопротивле-

ния обмоток якоря и возбуждения; со - угловая скорость вращения якоря; 3 - момент инерции; М - электромагнитный момент; Мс - момент сопротивления; р - число пар полюсов.

Данная модель, являясь сравнительно простой, достаточно точно описывает протекающие в машине процессы, поэтому она используется в данной работе для оценивания параметров и переменных состояния ДПТ.

Для определения недоступных для прямого измерения параметров, определяющих состояние ДПТ в процессе его работы, на основании проведенного анализа выбраны следующие методы оценивания: метод наименьших квадратов (МНК), рекуррентный метод наименьших квадратов (РМНК), фильтр Калмана, поисковые методы, генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети (ИНС). Перечисленные методы оценивания требуют минимум априорной информации о случайной составляющей процесса и устойчивы к шумам в измерительной системе.

В третьей главе рассматривается идентификация текущего состояния ДПТ с помощью различных методов оценивания, приводится их сравнительный анализ и условия применимости.

Для оценивания параметров ДПТ с помощью метода наименьших квадратов его математическая модель представляется в виде:

Ъ-Ъ-А+у.;'

где г, =

- массивы наблюдаемых вход-

ных переменных, размерность которых зависит от размера выборки 14;

^2= ['.М1у " массивы наблюдаемых выходных переменных; Д=[а,а2], P2-]aгaia5\ - массивы оцениваемых параметров; уя - погрешности, вызванные процессом измерения и оцифровкой входных сигналов. Оценивание параметров по МНК производится путем решения системы уравнений:

д^.г.Г-^-г,;

Результатом решения на основе использования измеренных данных являются значения коэффициентов а!...аз, с помощью которых затем определяются параметры электродвигателя по следующим формулам:

*.=-; тв=а2\ *„£=-; ь^^л тя=а4-, ф=-£г_,

я, а, аъ а3 а} К

где Тв, Тя - электромагнитные постоянные времени обмотки возбуждения и цепи якоря.

Рекуррентный метод наименьших квадратов позволяет в реальном времени вычислить новую оценку параметров рм, если известна предыдущая оценка Д, ковариационная матрица ошибок оценивания параметров Рм, а также информация о векторах входных 2М и выходных Ум величин. Оценивание параметров производится путем решения матричной системы уравнений:

рм= р~[ -(Р.-ь-Ргг^-г^-р,)-,

г,=<,Кх-Р,-гм+рГ\ где р- весовой коэффициент, определяющий скорость «забывания» предыдущей информации о входном сигнале, который находится в диапазоне от О до 1, обычно ближе к 1; у - промежуточный коэффициент.

Для работы алгоритма оценивания задаемся начальными значениями Д,, Р0. Матрицу Р0 рассчитываем, зная параметры измерительной системы, а Д принимаем исходя из априорной информации об объекте.

Анализ результатов оценивания показал хорошую работоспособность РМНК - оценивание происходит на каждом такте работы алгоритма с погрешностью до 5-7% (рис. 1 и рис. 2). Задавая программным способом изменение активного сопротивления обмоток, можно наблюдать способность метода отслеживать изменения параметров обмотки возбуждения и обмотки якоря.

ом. мГм ,

У~л

Яв

Ом, мГн

V

/

^ с

Рис. 1. Процессы оценивания параметров обмотки возбуждения ДПТ

(.С

Рис. 2. Процессы оценивания параметров обмотки якоря ДПТ

Фильтр Калмана позволяет оценивать вектор состояния и параметров системы при известной структуре ее динамической модели, используя ряд неполных и зашумленных измерений.

Математическую модель состояния ДПТ представим в виде:

Ё1 <И

А=(с/,

£ а

& - (иЯ - 'Я • - ¡в^эл^п К? -

После преобразования этих уравнений и расширения вектора параметров путем добавления к нему вектора состояния, получаем уравнения для предсказания состояния ДПТ на следующем шаге в виде:

Х+Р.-'.-кУ-'Л'

Л = Л,

Л1

/, =

/,

А

+ Р„ - ¡я -я*-«™- £,2 • >.

я.

где К К\> *«=['* - оцениваемые вектора состояния и парамет-

ров обмотки возбуждения и якоря.

Вычисляя частные производные, полученные из этих уравнений, находим переходные матрицы состояния ДПТ:

- - /„м-у.

1 - Ло[«] Ьв1к] Тк — /л[«Г) Ьв[к] Тк

0 1 о

О 0 1

_

\-Rm~LmTt Ъ \ия-щ*\-М*\-о\куЬт-

0 10 0

0 0 1 о

0 0 0 1

сцку Ьцкущ&Тк

Математические модели цепи измерения обмоток возбуждения и якоря будут при этом иметь следующий вид: = УЯ[К\ — '^[л:]> а матрицы коэффициентов: Я„|г] =[1 0 0} Н>т = [1 0 0 0}

I» иа 1« т »

^тс

Рис. 3. Процесс оценивания параметров обмотки возбуждения ДПТ с шумом

ътс

Рис. 4. Процесс оценивания параметров обмотки якоря ДПТ с шумом

Важным достоинством фильтра Калмана является его способность наряду с параметрами определять вектор состояния динамического объекта. Точность оценивания при этом зависит от точности настройки фильтра. Процессы оценивания для ДТП представлены на рис. 3 и рис. 4.

Для оценивания параметров с помощью поисковых методов используется модель ДПТ, которая настраивается так, что бы был минимум разности между выходными сигналами модели и ДПТ при одинаковых входных воздействиях (рис. 5). Здесь и, I — питающее напряжение и ток обмоток якоря (возбуждения) ДПТ; 1м — ток модели; Д - разность сигналов.

В качестве поискового метода был использован метод прямого перебора. Его достоинствами являются простота программирования, высокая точность найденных решений. При этом время поиска зависит от пространства оцениваемых величин и шага поиска.

Поиск параметров ведется путем перебора всех комбинаций параметров в заданном диапазоне, с запоминанием тех значений, при которых величина А будет минимальной. В качестве критерия минимизации Г(А) было использовано квадратичное

N

отклонение /(А) = 1Щк])2, где N - размер выборки измеренных

данных, /- измеренных ток обмотки якоря (возбуждения), 1м- смоделированный ток обмотки якоря (возбуждения).

Рис..5. Блок-схема поисковых методов

"Ьтс

Рис. 6. Переходный процесс пуска ДПТ: 1в - ток возбуждения, полученный из модели двигателя, 1во — ток возбуждения, построенный по оцененным параметрам

Ътс

Рис. 7. Переходный процесс пуска ДПТ: 1я - ток якоря, полученный из модели двигателя, 1яо — ток якоря, построенный по оцененным параметрам

Метод обладает высокой устойчивостью к шумам (рис. 6 и рис. 7), находящимся в измеряемых данных, однако относительно большое время оценивания (порядка секунд) ограничивает его использование в

системах реального времени. Размер шага, на величину которого делается приращение параметров при их поиске, подбирается индивидуально, в зависимости от допустимой погрешности и времени оценивания параметров.

Для реализации поискового метода в работе были также использованы генетические алгоритмы, которые представляют собой процедуру оптимизации, основанную на концепциях биологической эволюции. При этом задача формализуется таким образом, чтобы ее решение могло быть закодировано в виде вектора генов. Генетические алгоритмы работают с популяцией - совокупностью особей, каждая из которых представляет собой возможное решение поставленной задачи.

Генетические алгоритмы особенно эффективны, когда задача является мультимодальной и имеется большое пространство для поиска.

Рис. 8. Переходной процесс пуска ДПТ: 1в - ток возбуждения, полученный из модели двигателя, 1во - ток возбуждения, построенный по оцененным параметрам

Рис. 9. Переходной процесс пуска ДПТ: 1я - ток якоря, полученный из модели двигателя, 1яо — ток якоря, построенный по оцененным параметрам

Результаты работы генетического алгоритма приведены на рис. 8 и рис. 9. Точность оценивания параметров зависит от количества поколений, а также от настроек алгоритма (размер популяции, степень ее обновления и степень мутации). Скорость оценивания параметров находится в обратной зависимости от точности, и в нашем случае составляет около 0.5 с.

Анализ полученных результатов доказывает работоспособность разработанных методов идентификации, при этом максимальная погрешность оценивания не превышает 15%.

Для оценки механических координат была разработана мобильная измерительная система, позволяющая получать информацию о состоянии электрической и механической подсистем электроприводов экскаватора.

Данная система осуществляет синхронное измерение токов приводных электродвигателей и угловых положений барабанов лебедок, а также головного и напорного блоков стрелы. Для повышения оператив-

ности монтажа и демонтажа датчиков была использована передача данных по радиоканалу, а установка датчиков положения осуществлялась при помощи магнитов.

-или Места расположения

датчиков измерительной системы схематично показаны на рис. 10. В состав измерительной системы входят четыре измерительные станции для измерения угловых положений, расположенных на лебедках приводов напора (БИП1) и подъема (БИПЗ), на блоке стрелы (БИП4) и напорном блоке (БИП2), измерительная станция

Рис. 10. Места установки датчиков на экскаваторе

для измерения токов якорных цепей двигателей напора (БИТ5) и подъема (БИТ6) и базовая станция (БС) подключенная к персональному компьютеру (ПК). Измерение угловых положений осуществлялось при помощи специально разработанных датчиков, изготовленных на базе акселерометров.

Испытания мобильной беспроводной измерительной системы были проведены на карьерном экскаваторе ЭКГ-10 (разрез «Вахрушев-ский» в Кузбассе). Некоторые результаты, полученные в ходе испытаний, представлены на рис. 11 и рис. 12.

<?. РИ

1 : ,12

Рис. 12. Усилие в канате привода напора

и и 'Ч - I, С

Рис. 11. Положения лебедки (1) и блока (2) привода напора

Мобильная измерительная система позволяет осуществлять мониторинг динамического состояния электроприводов экскаватора и на основании полученных данных определять усилия в канатах. Полученная информация может быть также использована для прогнозирования ре-

сурса узлов экскаватора, выявления аварийных режимов работы и оценки квалификации машиниста.

В четвертой главе обосновывается структура и рассматривается создание компьютерной функциональной диагностической системы главных электроприводов карьерных экскаваторов.

Основными элементами приводов, формирующими потоки механической энергии для разрушения и перемещения горной массы и движения горных машин, являются электродвигатели. На их динамическое состояние также оказывают влияние процессы, происходящие во всех других элементах электроприводов, поэтому при создании функциональной диагностической системы в работе особое внимание уделяется двигателям.

Для определения зависимости электрических параметров ДПТ от его технического состояния, были проведены теоретические и лабораторные исследования двигателей постоянного тока, работающих в нормальных и наиболее типичных аварийных режимах. При задании ряда неисправностей были выявлены характерные особенности изменения электрических параметров ДПТ полученных на основе динамической идентификации. Результаты испытаний представлены в таблице. Здесь О Я — обмотка якоря, ОВ — обмотка возбуждения.

Оцененные параметры ДПТ П-12_Таблица

Параметры ДПТ Техническое состояние ДПТ

Испра вный Замыкание ОЯ через резистор Обрыв секции ОЯ Обрыв ОЯ Обрыв ОВ Замыкание ламе-лей Замыкание ОВ через резистор

Яв, Ом 850 841 834 838 17850 865 23.38

Ьв, мГн 80 61.3 91 67 6574 2 0.2

Яя, Ом 13.5 3.4 28.3 7689 13.05 8.5 13.9

Ья, мГн 0.125 0.7 0.055 22.53 0.4 0.02 0.64

Ь12, мГн 0.225 0.23 0.247 0.03 0.254 0.023 0.007

Для проведения процедуры диагностики разработан нейронный предиктор (рис. 13), который осуществляет предсказание выходного вектора состояния объекта по его предыстории на один шаг вперед. Построен он на базе искусственной нейронной сети и обучен на данных, полу-

Рис. 13. Блок-схема нейронного предиктора

ченных от исправного ДПТ при его работе в различных динамических режимах. Точность прогноза зависит от времени обучения предиктора. При исправном двигателе выходной сигнал предиктора практически соответствует реальному измеренному току (рис. 14), а в случае возникновения неисправности возникает рассогласование.

По величине и знаку рассогласования, а также по скорости изменения величины рассогласования производится диагностика технического состояния ДПТ (рис. 15).

Рис. 14. а) 1яи — измеренный ток якоря, 1яп — выходной сигнал предиктора, б) А- рассогласование сигналов

Рис. 15. а) 1яи — измеренный ток якоря при замыкании ламелей, 1яп — выходной сигнал предиктора, б) Д- рассогласование сигналов

Нами предложена структура системы функциональной диагностики и защиты электроприводов, блок-схема которой приведена на рис. 16. Диагностическая система является мобильной, универсальной, допускает возможность расширения диагностируемых параметров, имеет минимальный набор аппаратных средств, проста в подключении.

Для контроля состояния электропривода непосредственно в процессе его работы разработаны наблюдающие устройства электромагнитных и механических переменных, а также анализаторы технического состояния. Здесь рассмотрена структура диагностической системы только для одного из главных электроприводов карьерного экскаватора, а для остальных - она будет аналогичной.

В состав электропривода входят также полупроводниковый преобразователь (ГШ) и система его управления (СУ). Анализаторы для определения их технического состояния разработаны на кафедре электропривода и автоматизации КузГТУ, и в данной работе они не рассматриваются.

Анализатор технического состояния СУ

СУ

□

Наблюдающее устройство электроиатитных переменных

-Ш ^

V// *

ПП

ДПТ У

9 »;

Предиктор

Анализатор

технического состояния ДПТ

Анализатор технического состояния ТП

Рис. 16. Блок-схема системы функциональной диагностики

Для анализа информации, получаемой от наблюдающих устройств и предиктора, и определения технического состояния ДПТ используется искусственная нейронная сеть (рис. 17). Диагностику электродвигателей можно отнести к задаче классификации, когда определяется

ИНС

Рис. 17. Структурная схема нейронного анализатора

принадлежность входного набора данных к одному из нескольких заранее известных классов неисправностей. Входными данными для нейронного анализатора являются напряжения и токи обмоток якоря (возбуждения), угловая скорость, момент сопротивления, оцененные параметры и ошибки предикторов, а выходными данными — вид технического состояния.

В качестве структуры ИНС выбрана сеть на базе многослойного персептрона с одним скрытым слоем, которая хорошо подходит для решения задач классификации. Количество нейронов входного слоя определялось количеством диагностических признаков, выходного слоя -количеством диагностируемых технических состояний. Для создания обучающей выборки использовались данные, полученные от электродвигателя, работающего в разных режимах с характерными неисправностями.

Важной особенностью системы диагностики на базе нейронной сети является возможность расширения диагностируемых классов неисправных режимов путем дополнительного обучения ИНС. В данной диагностической системе имеется возможность расширения ее функциональных свойств путем дополнительного использования таких сигналов, как температура двигателя, уровень искрения щеток, уровень вибрации и др. Это позволяет создавать систему функциональной диагностики для конкретных технических нужд заказчика.

Используя математические модели других электрических машин и соответствующие методы динамической идентификации, разработанные на кафедре электропривода и автоматизации КузГТУ, возможно применение данной структуры системы диагностики и защиты для электроприводов переменного тока, что делает разработанную систему универсальной.

Для проверки работоспособности системы диагностики в лабораторных условиях был создан испытательный стенд, в состав которого входят система управления, полупроводниковый преобразователь и ДПТ типа П-12, который позволяет имитировать характерные аварийные режимы.

В процессе испытаний создавались различные неисправности ДПТ и проверялась работоспособность диагностической системы, при этом анализировалась время и точность определения заданной неисправности. Проведенная серия опытов показала, что система диагностики с достаточной для практического применения точностью и быстродействием (не более 0.1 с) определяла техническое состояние ДПТ. Проверка работоспособности диагностической системы осуществлялась на данных, которые не были задействованы при формировании обучающей выборки.

Обнаружение дефектов в работающем электродвигателе на ранней стадии их возникновения и развития не только предупредит внезапную остановку производства в результате аварии, но и значительно снизит расходы на ремонт электродвигателя и увеличит срок его службы.

В пятой главе рассмотрены аппаратная и программная части разработанного мобильного испытательного стенда для диагностики электрических машин (ЭМ), а также алгоритмы обработки данных и результаты испытаний.

Мобильный испытательный стенд (рис. 18, рис. 19) состоит из четырех независимых датчиков тока — ДТ ( 1.ЕМ 1000; ЬЕМ 2000 до 2000 А, точность измерения 0.5%), четырех датчиков напряжения - ДН (ЬЕМ до 1500 В, точность измерения 0.8%), датчика угловой скорости вращения - ДС (КОТАЯУЕЫСООЕЯ до 3000 об/мин, разрешающая способность 0.044 град/сек), аналого-цифрового преобразователя -АЦП (ЬА 20Б частота дискретизации 500 кГц), многоканального блока питания (БП), ноутбука (ПК), а также специально разработанного программного обеспечения. Все измерительные каналы имеют гальваническую развязку.

Информацияо TexmwecKOM состояли элеюродакзгеля

Рис. 19. Внешний вид мобильного испытательного стенда

эпвт^вхдя

Рис. 18. Блок-схема мобильного испытательного стенда

Для повышения помехозащищенности использованы экранированные кабели и дифференциальный вход АЦП. Для связи АЦП с компьютером использован интерфейс USB. Стенд обеспечивает синхронную визуализацию до 10 измерительных каналов (по выбору оператора), сохранение измеренных и рассчитанных параметров ЭМ, а также обладает возможностью удаленного подключения к электродвигателю, что актуально при ограниченном доступе к оборудованию.

Мобильный испытательный стенд прошел успешные испытания на электроприводах карьерных экскаваторов ОАО «Разрез Черниговский» в Кузбассе. Результаты испытаний, полученные в лабораторных и производственных условиях, позволяют рекомендовать разработанные методы динамической идентификации и систему функциональной диагностики и защиты для практического использования в электроприводах постоянного тока карьерных экскаваторов, а также для контроля качества выпускаемых (ремонтируемых) двигателей и определения их параметров в процессе приемо-сдаточных испытаний.

В приложении представлены список публикаций, протоколы испытаний, копии полученных дипломов и патентов, а также листинги программных модулей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе дано новое решение актуальной научной задачи, имеющей существенное значение для повышения надежности и эффективности работы электроприводов карьерных экскаваторов.

Основные результаты выполненных научных исследований заключаются в следующем.

1. Разработаны устойчивые и малочувствительные к шумам алгоритмы оценивания параметров и состояния ДПТ в реальном времени, с помощью которых возможно проводить динамическую идентификацию, а также программное обеспечение для их реализации.

2. Разработана компьютерная диагностическая система для главных электроприводов карьерных экскаваторов.

3. Разработан и испытан в лабораторных и производственных условиях мобильный испытательный стенд для электрических машин.

4. На основе вычислительных экспериментов и испытаний в лабораторных и производственных условиях доказана работоспособность алгоритмов динамической идентификации состояния ДПТ (погрешность — не более 15%).

5. С помощью компьютерного моделирования и лабораторных исследований доказана работоспособность системы функциональной диагностики и защиты электроприводов постоянного тока, при этом время определения технического состояния не превышает 0.1 с.

Основные положения и результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Гаргаев А.Н. Статистика простоев экскаваторов ЭКГ-20 на разрезе «Нерюнгринский» [текст] // Сборник докладов студентов и аспирантов КузГТУ по материалам 53-й научно — практической конференции. - 2008.- TI.- С.97-100.

2. Каширских В.Г. Структура системы функциональной диагностики электроприводов карьерных экскаваторов [текст] / В.Г. Каширских, А.Н. Гаргаев // Вестник КузГТУ. - 2008. - № 4. - С. 46-49.

3. Каширских В.Г. Диагностика электроприводов экскаваторов [текст] / В.Г. Каширских, А.Н. Гаргаев // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири. Сибресурс 2008: Материалы XII Международной научно-практической конференции. — Кемерово. - 2008. -С. 388-390.

4. Завьялов В.М. Система мониторинга динамического состояния электроприводов карьерных экскаваторов [текст] / В.М. Завьялов, А.П. Носков, B.C. Городнянский, А.Н. Гаргаев // Вестник КузГТУ. - 2009. - № 3. - С. 59-62.

5. Гаргаев А.Н. Оценка параметров электроприводов карьерных экскаваторов[текст] // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири. Сибресурс 2010: Материалы XIII Международной научно-практической конференции. - Кемерово. — 2010. -Т2. — С.96-99.

6. Каширских В.Г. Мобильный испытательный стенд для электрических машин [текст] / В.Г. Каширских, С.Г. Филимонов, А.Н. Гаргаев, В.Л. Чугайнов // Вестник КузГТУ. -2012.-№5. - С.65-67.

7. Каширских В.Г. Устройство для испытаний электрических машин в производственных условиях [текст] / В.Г. Каширских, С.Г. Филимонов, А.Н. Гаргаев, В.В. Чугайнов // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири. Сибресурс 2012: Материалы XIV Международной научно-практической конференции. - Кемерово. - 2012. -Т2. - С. 42-45.

8. Каширских В.Г. Динамическая идентификация параметров электрических машин постоянного тока [текст] / В.Г. Каширских, А.Н. Гаргаев // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири. Сибресурс-2012: Материалы XIV Международной научно-практической конференции. - Кемерово. - 2012. -Т2. - С. 45-47.

9. Гаргаев А.Н. К созданию наблюдающего устройства для двигателей постоянного тока [текст] / А.Н. Гаргаев, В.Г. Каширских // Вестник КузГТУ. - 2012.-№6. - С. 148-151.

10. Гаргаев А.Н. Идентификация параметров ДПТ с помощью поисковых методов[текст] / А.Н. Гаргаев, В.Г. Каширских // Вестник КузГТУ. - 2013-№1. - С.128—131.

11. Гаргаев А.Н. Применение фильтра Калмана для динамической идентификации ДПТ [текст] / А.Н. Гаргаев, В.Г. Каширских // Вестник КузГТУ. - 2013. -№1. - С.131-134.

12. Пат. 2406096 Российская Федерация, МПКвОт 31/34. Способ определения активного сопротивления статора асинхронного двигателя [текст] / В.Г. Каширских, А.В.Нестеровский, А.Н. Гаргаев ; патентообладатель Гос. образоват. учреждение высш. проф. образования «Кузбас. гос. техн. ун-т» (ГУ ВПО КузГТУ). - № 2009143046/28 ; заявл. 20.11.09; опубл. 10.12.10, Бюл. № 34. -3 с.:ил.

13.Пат. 2439599 Российская Федерация, МПКООШ 31/34. Способ определения потокосцепления статора асинхронного двигателя [текст] / В.Г. Каширских, А.В.Нестеровский, А.Н. Гаргаев ; патентообладатель Гос. образоват. учреждение высш. проф. образования «Кузбас. гос. техн. ун-т» (ГУ ВПО КузГТУ). - № 2010146668/28 ; заявл. 16.11.10 ; опубл. 10.01.12, Бюл. № 1. - 6 с. : ил.

Подписано в печать

Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Отпечатано на ризографе.

Объем 1 п.л. Тираж 100 экз. Заказ 259.

ГУ Кузбасский государственный технический университет.

650026, Кемерово, ул. Весенняя, 28.

Типография ГУ Кузбасский государственный технический университет.

650099, Кемерово, ул. Д. Бедного, 4А.

! !

ьн

!!

ое

Федеральное государственное бюджетное образовател

I

учреждение высшего профессионального образования

! ! , «Кузбасский государственный технический университет

имени Т.Ф. Горбачева»

На правах рукописи

ГАРГАЕВ АНДРЕИ НИКОЛАЕВИЧ

ДИАГНОСТИКА ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ КАРЬЕРНЫХ ЭКСКАВАТОРОВ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ

Специальность 05.09.03 - «Электротехнические

I | '

1 комплексы и системы» |

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

'■I

а'Ё

Ш

И '1

И

Научный руководитель доктор технических наук,

профессор Каширских)

Кемерово - 2013

В

Г

и

т

И1

и Я'

. ни

ОГЛАВЛЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ...........................................................................2

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ..........................................................4

ВВЕДЕНИЕ................................................................................5

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ И ЗАЩИТЫ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ КАРЬЕРНЫХ

ЭКСКАВАТОРОВ................................................................ 13

1Л. Актуальность применения функциональной диагностики

электроприводов.......................................................... 13

1.2. Обзор и анализ технических средств и принципов функциональной диагностики машин постоянного тока 18

1.3. Обзор существующих методов идентификации двигателей постоянного тока........................................ 28

1.4. Выводы и постановка задач.......................................... 35

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ ПОСТОЯННОГО ТОКА............... 37

2.1. Математические методы оценивания параметров и переменных состояния ................................................. 37

2.2. Выбор и анализ математической модели ДПТ.............. 52

2.3. Выводы........................................................................ 55

3. ДИНАМИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ ПОСТОЯННОГО ТОКА............... 56

3.1. Оценивание с помощью метода наименьших квадратов 56

3.2. Оценивание с помощью рекуррентного метода наименьших квадратов................................................. 62

3.3. Оценивание с помощью фильтра Калмана .................... 65

3.4. Оценивание на основе поисковых методов................... 69

3.5. Оценивание на основе генетических алгоритмов.......... 73

3.6. Оценивание механических координат...........................77

3.7. Выводы......................................................................... 84

4. СОЗДАНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ГЛАВНЫХ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ КАРЬЕРНЫХ ЭКСКАВАТОРОВ..........................................86

4.1. Определение диагностических признаков главных электроприводов карьерных экскаваторов.................... 87

4.2. Разработка диагностической системы........................... 97

4.3. Проверка работоспособности диагностической системы в лабораторных условиях............................................106

4.4. Выводы.......................................................................109

5. МОБИЛЬНЫЙ ИСПЫТАТЕЛЬНЫЙ СТЕНД ДЛЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ МАШИН..............................................110

5.1. Аппаратная часть испытательного стенда....................110

5.2. Особенности настройки...............................................117

5.3. Выводы........................................................................120

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.......................................................................121

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.........................................................123

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 ....................................................................135

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 ....................................................................138

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 ....................................................................143

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 ....................................................................145

ПРИЛОЖЕНИЕ 5 ....................................................................147

ПРИЛОЖЕНИЕ 6....................................................................149

ПРИЛОЖЕНИЕ 7 ....................................................................151

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АЦП - аналого-цифровой преобразователь;

АЧХ - амплитудно-частотная характеристика;

БИП - блок измерения положения;

БИТ - блок измерения тока;

БС - базовая станция;

ГА - генетические алгоритмы;

ДН - датчик напряжения;

ДПТ - двигатель постоянного тока;

ДС - датчик скорости;

ДТ - датчик тока;

ИНС - искусственные нейронные сети; КИХ - конечная импульсная характеристика; МНК - метод наименьших квадратов; ОВ - обмотка возбуждения; О Я - обмотка якоря; ПК - компьютер;

ПП - полупроводниковый преобразователь; ППР - планово-предупредительные ремонты; РМ - радиомодуль;

РМНК - рекуррентный метод наименьших квадратов

СИФУ - система импульсно-фазового управления;

СУ - система управления;

ТО - техническое обслуживание;

ЭМП - электромеханический преобразователь.

ВВЕДЕНИЕ

На сегодняшний день в горнодобывающих отраслях промышленности возросло количество аварийных выходов из строя основного технологического оборудования. Это связано с тем, что производственный ресурс оборудования значительно выработан. Особенно тяжёлое положение - в угольной промышленности. В частности, на некоторых разрезах выработка ресурса экскаваторного парка достигает 80% [1]. Это не только снижает экономические показатели, но и ухудшает уровень промышленной безопасности на предприятии. В связи с этим возникает необходимость в полном контроле технического состояния оборудования без нарушения ритмичности производства [7].

Нормы действующей в настоящее время системы планово-предупредительных ремонтов (ППР) уже не могут корректно применяться к ремонту морально и физически устаревшего оборудования. В настоящее время существует необходимость совершенствования системы технического обслуживания электрооборудования путём разработки и применения новых форм, обеспечивающих снижение затрат на эксплуатацию при одновременном повышении функциональной надёжности работы электрооборудования. Этим требованиям соответствует применение технических средств диагностирования (безразборного определения технического состояния), позволяющих проводить техническое обслуживание электрооборудования с учётом его фактического технического состояния, т.е. только в тех случаях, когда уровень износа узлов и деталей достигает значений, при которых дальнейшая работа может привести к

его отказу, стать экономически нецелесообразной или опасной.

Современный электротехнический комплекс карьерного экскаватора является сложнейшей системой, сочетающей информационные и силовые каналы. Для его функционального диагностирования (без остановки оборудования) и защиты необходимо использовать современные информационные технологии. Наиболее удачным подходом для построения функциональных систем диагностики является использование программно-аппаратных средств, включающих в себя компьютер, набор датчиков, плату сопряжения (аналого-цифровой преобразователь) и специальное программное обеспечение.

В настоящее время компьютеры обладают высокой вычислительной мощностью, что позволяет осуществлять эффективную обработку данных и использовать современные компьютерные технологии, такие как искусственные нейронные сети, эволюционные алгоритмы, нечеткие множества, экспертные системы и др.

При этом система диагностики контролирует измеряемые сигналы и при выходе их за допустимые границы сигнализирует об этом. Однако не все параметры, определяющие техническое состояние электропривода, доступны прямому измерению.

Например, для двигателей постоянного тока (ДПТ), являющихся центральным элементом электропривода и осуществляющих электромеханическое преобразование энергии, недоступными для прямого измерения параметрами являются: активное сопротивление обмоток якоря и возбуждения, индуктивности обмоток якоря и возбуждения, взаимная индуктивность обмоток и др. При этом паспортные данные не могут

6

быть использованы, так как значения параметров электродвигателей в значительной степени зависят от режимов их нагру-жения и теплового состояния, поэтому для диагностических целей данная информация должна быть получена в реальном времени, в процессе работы оборудования.

Для этих целей возможно использование динамической идентификации состояния электродвигателя - процедуры определения в реальном времени текущих значений электромагнитных и механических параметров и переменных состояния электродвигателя [2]. Исходными данными для динамической идентификации является информация, содержащейся в напряжениях и токах электродвигателя, а также угловая скорость.

Из выше перечисленного следует, что современная система функциональной диагностики и защиты электропривода должна содержать подсистему динамической идентификации для определения параметров и переменных состояния электродвигателя в реальном масштабе времени. Кроме того,. результаты динамической идентификации могут быть использованы при создании и функционировании адаптивных систем управления, прогнозирования технического состояния электропривода, а также оценки качества выпускаемых или ремонтируемых электрических машин.

Существующие системы диагностики электроприводов современных карьерных экскаваторов ограничиваются контролем таких параметров как уровень масла, температура подшипников, значения вибрации, токи обмоток якоря и возбуждения, положение экскаватора, угол его наклона и т.д. [4], без анализа электромагнитных процессов, происходящих в электрических машинах.

Отсюда следует, что задача разработки функциональной системы диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов от аварийных режимов на базе динамической идентификации состояния электродвигателей является актуальной. При этом диагностическая система должна быть универсальной и использовать не только результаты ДИ, но и информацию от имеющихся на экскаваторах датчиков и других диагностических подсистем.

Цель работы - разработка методов, алгоритмов и программно-аппаратных средств для диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов, с целью повышения их надежности и эффективности.

Идея работы заключается в использовании искусственных нейронных сетей для создания системы функциональной диагностики и защиты, использующей результаты динамической идентификации состояния двигателей постоянного тока.

Задачи исследований:

- провести анализ существующих методов диагностики ДПТ и математических методов оценивания параметров и состояния динамических систем;

- выбрать математическую модель ДПТ и преобразовать ее к виду, удобному для применения методов оценивания параметров и состояния ДПТ;

- разработать программное обеспечение, реализующее устойчивые и малочувствительные к шумам методы оценивания параметров и переменных состояния ДПТ в реальном времени и провести анализ пригодности методов для решения поставленной задачи;

- разработать и создать испытательный стенд для практической проверки полученных алгоритмов;

- произвести проверку работоспособности и точности полученных алгоритмов на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов;

- разработать компьютерную диагностическую систему главных электроприводов карьерных экскаваторов и провести ее испытания на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов.

Методы исследований. Научные и практические результаты диссертационной работы получены с использованием следующих методов:

- теории обобщенной электрической машины для анализа процессов, протекающих в ДПТ;

- аналитических и численных методов решения дифференциальных и алгебраических систем уравнений;

- математических методов оценивания параметров и состояния динамических систем (метод наименьших квадратов, рекуррентный метод наименьших квадратов, расширенный фильтр Калмана, поисковые методы, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы) для создания алгоритмов идентификации параметров и состояния ДПТ в реальном времени.

- компьютерного моделирования динамических процессов в ДПТ с использованием полученных алгоритмов для оценивания параметров и состояния;

- лабораторных и промышленных испытаний полученных алгоритмов.

Основные научные положения:

1. Разработанные алгоритмы и программно-аппаратные средства обеспечивают устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния электродвигателей постоянного тока в реальном времени.

2. Информация о параметрах и состоянии ДПТ, полученная с помощью динамической идентификации, может быть использована для создания и работы функциональной системы диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов.

3. На базе искусственной нейронной сети и методов оценивания возможно создание компьютерной диагностической системы главных электроприводов карьерных экскаваторов.

Научная новизна.

1. Разработаны алгоритмы и программно-аппаратные средства для динамической идентификации двигателей постоянного тока, обеспечивающие устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния в реальном времени.

2. Обоснована структура системы функциональной диагностики и защиты электропривода карьерных экскаваторов на базе методов динамической идентификации.

3. Выявлены диагностические признаки электроприводов постоянного тока карьерных экскаваторов.

4. Разработана компьютерная система функциональной диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов на основе искусственных нейронных сетей.

Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы:

- при создании наблюдающих устройств для электроприводов постоянного тока, необходимых для организации и

10

функционирования систем диагностики, защиты, управления, а также для прогнозирования технического состояния электроприводов;

- для создания автоматизированных испытательных комплексов, предназначенных для определения параметров и качества ДПТ после изготовления и ремонта;

- для мониторинга технического состояния, диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов в процессе их функционирования.

Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов на ЭВМ, а также экспериментальной проверкой на испытательном стенде на кафедре электропривода и автоматизации Кузбасского государственного технического университета, а также результатами промышленных испытаний на электроприводах карьерных экскаваторов ОАО «Разрез Черниговский» и ОАО «Вахрушевский Угольный Разрез».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на 53 научно-практической конференции «Россия молодая» (Кемерово, 20-24 апреля 2008 г.)., XIII Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» («Сибре-сурс 2010»), г. Кемерово 2010г, на ежегодных научных конференциях Кузбасского государственного технического университета (г. Кемерово, 2008-2012 гг.). Мобильный испытательный стенд отмечен Дипломом на XVIII Международной выставке «Уголь России и Майнинг» (г. Новокузнецк, 2011 г.) и золотой медалью на Международной выставке-ярмарке «Экспо-уголь» (г. Кемерово, 2012 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 13 печатных работ (в том числе 6 - в рекомендованных ВАК изданиях).

Личный вклад автора в работы, опубликованные в соавторстве, заключается в разработке алгоритмов, программно-аппаратных средств для динамической идентификации ДПТ и разработке на этой основе системы функциональной диагностики и защиты электроприводов экскаваторов, а также в участии лабораторных и промышленных испытаниях.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов и заключения, изложенных на 161 страницах машинописного текста, содержит 60 рисунков, 13 таблиц и список литературы из 108 наименований.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИКИ И ЗАЩИТЫ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ КАРЬЕРНЫХ

ЭКСКАВАТОРОВ

1.1. Актуальность применения функциональной диагностики электроприводов

Повышение эффективности технологических процессов в горной промышленности в значительной степени зависит от технического совершенства электроприводов, которые определяют производительность, надежность и долговечность работы оборудования, удобство и безопасность обслуживания.

Добыча угля растет, в прошедший год в Кузбассе было добыто рекордное количество угля - 200 млн. тонн. Это делает актуальной задачу совершенствования технического обслуживания горных машин и оборудования, в частности карьерных экскаваторов.

Электрооборудование экскаваторов эксплуатируется в весьма тяжелых условиях тряски, вибраций, ударов, большой запыленности, повышенной влажности, при широких пределах изменения температуры окружающей среды. Электроприводы основных механизмов работают в интенсивном повторно-кратковременном режиме, с большой частотой включений, при изменяющейся в широких пределах нагрузке на валу двигателя [5]. Следствием выше описанного, а также несовершенством системы технического обслуживания являются многочисленные отказы электрооборудования, приводящие к вынужденным простоям технологического оборудования и потерям прибыли.

Простои горных машин, вызванные отказами электрооборудования, приносят существенный экономический ущерб

13

п