Analytic-Wavelet-Ridge-Based Detection of Dynamic Eccentricity in Brushless Direct Current (BLDC) Motors Functioning Under Dynamic Operating Conditions

Abstract

Abstract-A new method using the analytic wavelet transform of the stator-current signal is proposed for detecting dynamic eccentricity in brushless direct current (BLDC) motors operating under rapidly varying speed and load conditions. As wavelets are inherently suited for nonstationary signal analysis, this method does not require the use of any windows, nor is it dependent on any assumption of local stationarity as in the case of the short-time Fourier transform. The proposed technique uses analytic wavelets, which are smooth wavelets that possess both magnitude and phase information. This makes them particularly suitable for motorfault diagnostics. Experimental results are provided to show that the proposed method works over a wide speed range of motor operation and provides an effective and robust way of detecting rotor faults such as dynamic eccentricity in BLDC motors.

Metodología para el diagnóstico de averías en motores de inducción mediante el análisis de corrientes estatóricas transitorias utilizando átomos tiempo-frecuencia.

“…En [61] se utilizan también las crestas wavelet, pero en este caso para detectar excentricidad dinámica en motores de continua sin escobillas. Se analiza la corriente estatórica del motor funcionando con una referencia de velocidad triangular de 5 Hz.…”

“…La Fig. 2.22 (reproducción de las figuras 6 (izquierda) y 7 (derecha) de [61]) muestra la corriente capturada (izquierda a), el escalograma de la corriente (izquierda b) y las correspondientes crestas wavelet. Los resultados obtenidos son de una calidad mucho mayor a los de trabajos de investigación anteriores en los que se utilizó la CWT.…”

“…2.16) y en [61] en el caso de la CWT (Fig. 2.22 izquierda b), estas transformadas permiten obtener una medida de la densidad de la energía en distintos puntos del plano tiempo-frecuencia, lo cual se consigue correlacionando la señal a analizar con familias de funciones (wavelets en el caso de la CWT, cada una centrada en un punto del plano), reflejando las figuras citadas las evoluciones de las componentes de la señal.…”

“…El diagnóstico de rotores mecánicamente descompensados, así como la detección de excentricidades dinámicas en motores de corriente continua sin escobillas ha sido ampliamente estudiada en [65], [61] y [66]. Diferentes técnicas son utilizadas para obtener las evoluciones de las componentes de avería: las crestas de la STFT comparadas con la PWVD suavizada [65], las crestas wavelet [61] y la STFT comparada con la WVD aplicada utilizando núcleos tiempo-frecuencia de reciente definición como el ZAM [66]. Según los autores, por una parte las crestas STFT consumen un menor tiempo de cálculo que la PWVD suavizada, pero también se consigue una menor resolución.…”

“…En los tres artículos [65], [61] y [66], los autores consiguen el objetivo: obtener las evoluciones de las componentes de avería. El trabajo presentado en [61] ha sido comentado detalladamente en el apartado dedicado a la WT.…”