Most modern wind turbines employ a doubly-fed induction generator (DFIG) system due to its many advantages, such as variable speed operation, relatively high efficiency, and small converter size. The DFIG system uses a wound rotor induction machine so that the magnetizing current of the generator can be fed from both the stator and the rotor. We propose a protection algorithm for a DFIG based on a d-q equivalent circuit in the time domain. In the DFIG, the voltages and currents of the rotor side and the stator side are available. The proposed algorithm estimates the instantaneous induced voltages of magnetizing inductance using those voltages and currents from both the stator and the rotor sides. If the difference between the two estimated induced voltages exceeds the threshold, the proposed algorithm detects an internal fault. The performance of the proposed algorithm is verified under various operating and fault conditions using a PSCAD/EMTDC simulator.
Kim, Kyeong-Hwa;Choi, Dong-Uk;Gu, Bon-Gwan;Jung, In-Soung
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.5
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pp.18-28
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2009
To analyze influences under faults caused by a stator winding short and to evaluate an effectiveness of a diagnostic algorithm a faulty model for an inverter-driven permanent magnet synchronous motor is presented. Even though the conventional dq motor model obtained through the transformation of phase voltage model is widely used to analyze and control the motor, it can not be used in the analysis of a faulty motor since the 3-phase balanced condition is no longer hold under the fault caused by a stator winding short, and thus, it is very difficult to obtain motor input voltages from the pole voltage of an inverter. To overcome this problem, a faulty model for an inverter-driven permanent magnet synchronous motor is proposed by considering the line voltage of 3-phase variables. The effectiveness of the proposed faulty model is verified through comparative simulations and experiments using DSP TMS320F28335 and motor built to allow a partial short of inter-turn.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.57
no.2
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pp.91-95
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2008
The large AC generator fault may lead to large impacts or perturbations in power system. The generator protection control systems in Korea have been imported and operated through a turn-key from overseas entirely. Therefore a study of the generator protection field has in urgent need for a stable operation of the imported goods. In present, the algorithm using the current ratio differential relaying based DFT for stator winding protection or a fault detection had been applied that of internal fault protection of a generator. the DFT used for the analysis of transient state signal conventionally had defects losing a time information in the course of transforming a target signal to frequency domain. In this paper, the discrete wavelet transform (DWT) was applied a fault detection of the generator being superior to a transient state signal analysis and being easy to real time realization. The fault signals after executing a terminal fault modeling collect using a MATLAB package, and calculate the wavelet coefficients through the process of a muiti-level decomposition (MLD). The proposed algorithm for a fault detection using the Daubechies WT (wavelet transform) was executed with a C language and the commend line function for the real time realization after analyzing MATLAB's graphical interface. The advanced technique had improved faster a speed of fault discrimination than a conventional DFR based on DFT.
This paper deals with the operating characteristics of induction motors with broken rotor bar, stator winding inter-turn short and their complex fault conditions. The considered operating characteristics are phase current, torque and speed. Since the operating characteristics of induction motors are directly related to their slip conditions, this paper built the experimental set to adjust the speed of induction motor with a permanent magnet synchronous generator connected to a load bank. From the various experimental results, it is shown that the faults do not highly affect on the operating characteristics of induction motors in low slip conditions, but the fault characteristics can be easily found in larger slip conditions.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.4
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pp.408-413
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2014
In this paper, we propose a fault diagnosis method based on Park's Vector Approach using the Euler's theorem. If we interpreted it as Euler's theorem, it is possible to easily find the phase angle difference between the healthy condition and the fault condition. And, we analyzed the variation of the phase angle and performed the diagnostic method of the induction motor using feature vectors that were obtained by using a Fourier transform. The analysis of time and speed variation of the motor was performed and, as a result, we could find more soft variations than rough variations. In particular, the analysis of the distortion through each phase shows that two-turn and four-turn shorted motors are linearly separable. In this experiment, we know that the maximum breakdown threshold value for determining steady-state fault detection is 49.0788. Simulation and experimental results show the more detectable than conventional method.
Ballal, Makarand S.;Suryawanshi, Hiralal M.;Mishra, Mahesh K.
Journal of Power Electronics
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v.8
no.2
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pp.181-191
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2008
The task performed by induction motors grows increasingly complex in modern industry and hence improvements are sought in the field of fault diagnosis. It is essential to diagnose faults at their very inception, as unscheduled machine down time can upset critical dead lines and cause heavy financial losses. Artificial intelligence (AI) techniques have proved their ability in detection of incipient faults in electrical machines. This paper presents an application of AI techniques for the detection of inter-turn insulation and bearing wear faults in single-phase induction motors. The single-phase induction motor is considered a proto type model to create inter-turn insulation and bearing wear faults. The experimental data for motor intake current, rotor speed, stator winding temperature, bearing temperature and noise of the motor under running condition was generated in the laboratory. The different types of fault detectors were developed based upon three different AI techniques. The input parameters for these detectors were varied from two to five sequentially. The comparisons were made and the best fault detector was determined.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.539-542
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2003
A motor is the workhorse of our industry. The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. Different internal motor faults (e.g., inter-turn short circuits, broken bearings, broken rotor bars) along with external motor faults (e.g., phase failure, mechanical overload, blocked rotor) are expected to happen sooner or later. This paper introduces the fault detection technique of induction motors based upon the stator current. The fault motors have rotor bar broken or rotor unbalance defect, respectively. The stator currents are measured by the current meters and stored by the time domain. The time domain is not suitable to represent the current signals, so the frequency domain is applied to display the signals. The Fourier Transformer is used for the conversion of the signal. After the conversion of the signals, the features of the signals have to be extracted by the signal processing methods like a wavelet analysis, a spectrum analysis, etc. The discovered features are entered to the pattern classification model such as a neural network model, a polynomial neural network, a fuzzy inference model, etc. This paper describes the fault detection results that use wavelet decomposition. The wavelet analysis is very useful method for the time and frequency domain each. Also it is powerful method to detect the features in the signals.
In this study, an algorithm for diagnosis of dc motor with winding open fault is suggested. A dc motor used in this paper, is consisted of a permanent magnet field stator, double 16-turn series winding rotating armature with 12-slot, brush and 12-commutator, etc. A current signal of dc motor which has brushes and commutatorswas considered for fault diagnosis. By commutation, this current signal shows different wave form according to the fault condition of the motor. In this study, operation of the data was easily through simplification of the current signal by the signal processing. Computation method is presented reference value($C_{dv}$) for diagnosis of winding open fault and verified through experiments that can be diagnosed using the reference value($C_{dv}$).
Munim, Wan Noraishah Wan Abdul;Tousizadeh, Mahdi;Che, Hang Seng
Journal of Power Electronics
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v.19
no.4
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pp.968-979
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2019
Recently, there has been increased interest in the study of multiphase machines due to their higher fault-tolerant capability when compared to their conventional three-phase counterparts. For six-phase machines, stator windings configured with a single isolated neutral (1N) provide significantly more post-fault torque/power than two isolated neutrals (2N). Hence, this configuration is preferred in applications where post-fault performance is critical. It is well known that min-max injection has been commonly used for three-phase and multiphase machines in healthy condition to maximize the modulation limit. However, there is a lack of discussion on min-max injection for post-fault condition. Furthermore, the effects in terms of the common-mode voltage (CMV) in modulating signals has not been discussed. This paper investigates the effect of min-max injection in post fault-tolerant control on the voltage and speed limit of a symmetrical six-phase induction machine with single isolated neutral. It is shown that the min-max injection can minimize the amplitude of reference voltage, which maximizes the modulation index and post-fault speed of the machine. This in turn results in a higher post-fault power.
A down-scaled simulator is developed to simulate typical faults in induction motor such as short-turn stator winding, broken rotor bar, dynamic and static air-gap eccentricity, bearing trouble, and mechanical unbalance. The simulator is used as an initial builder to develop design algorithm for real-time faults detecting system by processing an abnormal signal and characteristics in each fault.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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