Application of high-resolution spectral analysis for identifying faults in induction motors by means of sound

Abstract

Induction motors are critical components for most industries. Induction motor failures may yield an unexpected interruption at the industry plant. Several conventional vibration and current analysis techniques exist by which certain faults in rotating machinery can be identified. Ever since the first motor was built, plant personnel have listened to the noises emanating from machines; with enough experience, a listener may make a fairly accurate estimate of the condition of a machine. Although there are several works that deal with vibration and current analysis for monitoring and detection of faults in induction motors, the analysis of sound signals has not been sufficiently explored as an alternative non-invasive monitoring technique. The contribution of this investigation is the development of a condition monitoring strategy than can make a reliable assessment of the presence of specific fault condition in an induction motor with a single fault present through the analysis of a sound signal. The proposed methodology is based on the multiple-signal classification algorithm for high-resolution spectral analysis. Results show that the proposed methodology of sound analysis could improve standard techniques for induction motor fault detection, enhancing detectability.

Compact kernel distribution-based approach for broken bars detection on induction motors

“…Among the different faults occurred into the induction motor, BRB are a silent failure, since it allows This project was partially supported by the Mexican Council on Science and Technology (CONACyT) by the scholarship 289377, and the Council on Science and Technology of Queretaro (CONCYTEQ) + Corresponding author: jamezquita@uaq.mx operating to the motor with apparent normality; however, this fault produces a progressive fracture of the other bars, causing excessive vibrations, higher thermal stress, and current overconsumption [2]. For these reasons, an early detection of this failure is an imperative task because it will allow scheduling maintenance operations in order to minimize its impact During the last decade, different vibration and current analysis-based approaches for broken bars detection have been proposed, being the most popular: the fast Fourier transform (FFT) [3], [4], multiple signal classification (MUSIC) algorithm [5], [6], wavelet transform (WT) [7]- [10], HilbertHuang transform (HHT) [11], [12], and Wigner-Ville distribution (WVD) [13], [14]. Despite providing useful results, the aforementioned methods present some unresolved difficulties.…”

Comparative Study of Time-Frequency Decomposition Techniques for Fault Detection in Induction Motors Using Vibration Analysis during Startup Transient

“…Garcia-Perez et al [5] presented a study for the detection of multiple faults in an induction motor by applying MUSIC to a current signal during the steady-state regime. Afterwards, Garcia-Perez et al [30] extended the fault detection method of multiple faults in an induction motor with MUSIC including sound signals along with vibration signals, also during the steady-state regime. Rodriguez-Donate et al [31] developed a method for the identification of multiple faults in an induction motor directly fed to the power grid, based on the discrete wavelet transform (DWT) applied to the startup vibration transient.…”

Diagnóstico de motores eléctricos para la localización de fallas incipientes

“…A pesar de los tiempos de procesamiento, resulta interesante la aplicación de esta transformación en señales de corriente y de sonido, además de a otros tipos de fallas.Porúltimo, otra de las técnicas de descomposición tiempo-frecuencia que ha sido empleada es la clasificación de señales múltiples (MUSIC). García-Pérez et al[26] presentan un estudio de detección de fallas múltiples en un motor de inducción aplicando MUSIC a la corriente de un motor de inducción en estado estacionario; en este trabajo se utiliza un sensor de efecto Hall para medir señales de corriente de estátor y un sistema de adquisición de datos para adquirir la señal.En otro trabajo realizado por García-Pérez et al[37] se realiza una investigación de detección de fallas en un motor de inducción mediante el análisis de señales de sonido y vibración, en estado estacionario mediante la aplicación de MUSIC.García-Pérez et al[79] presentan un estudio experimental de la evolución en el plano tiempo-frecuencia de las características de la corriente del estátor durante el transitorio de arranque, cuando la barra se rompe parcialmente en un motor de inducción alimentado directamente de la red eléctrica. Este análisis tiempo-frecuencia se hace mediante la aplicación de MUSIC a la señal del transitorio de arranque.La mayoría de estas técnicas se han utilizado para analizar las señales de corriente del estátor.…”

“…En el caso de las señales de vibración o sonido, no se han realizado numerosas investigaciones. Solo se han aplicado técnicas tales como MUSIC en el trabajo realizado por Garcia-Perez[37]. También se encuentran algunos otros trabajos donde se utilizan la transformada rápida de Fourier (FFT)[36], la ZAM[34] y la DWT[35].Después de analizar las técnicas de detección, se puede ver que todas son eficientes en el diagnóstico de fallas en motores de inducción, a pesar de esto también tienen algunos inconvenientes.…”

“…En las otras fallas analizadas (UNB y BDF), las frecuencias relacionadas con la falla presentaron un mayor contenido energético, haciéndolas más detectables, y esto se debe a que se manifiestan principalmente como una perturbación mecánica, lo que provoca un au-UG -UVaPaulo Antonio Delgado Arredondo mento de vibraciones y, por lo tanto, un aumento en el nivel de sonido emitido por el motor.La Tabla 1 muestra una comparación de detectabilidad entre la técnica propuesta en este trabajo y las técnicas Wigner-Ville y MUSIC. Los resultados para las técnicas Wigner-Ville y MUSIC fueron presentados en[37]. La detectabilidad se calcula como la relación de amplitud (en dB) entre la frecuencia asociada a la falla sobre la frecuencia en el espectro del motor sano.Se ha demostrado que la metodología propuesta para analizar las señales de sonido y vibración de los motores de inducción durante el funcionamiento en estado estacionario es claramente mejor que la FFT.…”