Диагностика трех фазных асинхронных электродвигателей на базе нейросетевого анализа токов.

Проект направлен на исключение внезапных аварий, а так же на продление ресурса трехфазных асинхронных двигателей. Диагностика осуществляется с помощью системы онлайн-аналитики, которая методом спектрального анализа тока и нейросетевой модели выявляет межвитковые замыкания обмоток статора трех фазного асинхронного двигателя.

Проблема

Межвитковое замыкание — скрытый дефект, приводящий к сгоранию статора или внезапным простоям производственных линий. Сегодня РЖД активно переходит на локомотивы с асинхронным двигателем (статья). Поэтому диагностика межвиткового замыкания является важной задачей для обеспечения надежной и безопасной работы локомотива. Существующие методы технической диагностики не способны зафиксировать межвитковое замыкание на начальном этапе (замыкание 2–3 витков), принимая ее за электрический шум.

Решение

1. Комплексный сбор данных: съем фазных токов в щитовой с параллельным учетом технических характеристик двигателя и параметров измерительного комплекса.
2. Предобработка: приведение сырых данных к единым физическим величинам (току в Амперах) и последующее вычисление БПФ для анализа спектра.
3. ML-анализ: 1D-CNN классифицирует состояние статора.

Конкурентные преимущества

• Без датчиков на моторе: все измерения снимаются прямо из щитовой.
• Высокая чувствительность: выявление микродефектов обмотки на начальной стадии.
• Доступность: не нужно закупать и монтировать стационарные датчики - для снятия токовых сигналов достаточно обычного осциллографа с токовыми клещами.