Title: Online Isolationszustandsüberwachung von umrichtergespeisten Drehstrommaschinen basierend auf hochfrequenter Stromabtastung
Other Titles: Online stator insulation degradation detection of inverter fed drives based on high frequency current sampling
Language: Deutsch
Authors: Mitteregger, Andreas 
Qualification level: Diploma
Advisor: Wolbank, Thomas
Assisting Advisor: Nußbaumer, Peter 
Issue Date: 2011
Number of Pages: 100
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Diese Diplomarbeit beschreibt die Entwicklung einer Methode, um Veränderungen in der Statorisolation einer umrichtergespeisten Drehstrommaschine, zu erfassen. Im speziellen wurde eine Asynchronmaschine mit Käfigläufer im Rahmen der Arbeit untersucht. Der unerwartete Ausfall eines elektrischen Antriebs kann enorme Kosten für den Betreiber mit sich bringen, auch ein Ausbau der Maschine für einen eventuellen Test der Maschinenisolation ist mit zusätzlichem Aufwand verbunden. Ein Verfahren welches online arbeitet, also ohne Ausbau des Antriebs auskommt und zusätzlich keine weitere Hardware benötigt als jene, welche zur Regelung der Maschine benötigt wird, wurde im Laufe der Diplomarbeit erarbeitet.
Durch eine hochfrequente Abtastung der Strom- bzw. Stromanstiegssignale welche herkömmliche Stromanstiegs- oder Kompensations Stromwandler Sensoren bereitstellen, kann die Stromantwort auf einen Spannungspuls detailliert ausgewertet werden. Nun kommt es bei Betrieb der Maschine am Umrichter zu transienten Überspannungen in den Statorwicklungen, resultierend aus einer Kombination von sehr raschen zeitlichen Änderungen der angelegten Spannung und unterschiedlicher Impedanzen der beteiligten Teilsysteme: Umrichter, Zuleitung, Versuchsmaschine. Die damit verbundenen Einschwingvorgänge im Stromsignal sind nun charakteristisch für den Zustand des Gesamtsystems und speziell für den Zustand der Maschinenisolation. Eine Veränderung in der Isolation wird dabei mit Kapazitäten, welche zwischen beliebige Anzapfungen einer Maschinenphase geschalten werden können, modelliert.
Werden die Einschwingvorgänge im Frequenzspektrum ausgewertet, ist es möglich, Messungen bei künstlich eingebauten Kapazitäten, im Vergleich mit zuvor, bei unbeeinträchtigter Maschine erfolgten Referenzmessungen, zu vergleichen und diese Fehler zu detektieren.

This master thesis describes the development of a method for detection of degradation of the stator insulation in inverter fed drives. For the research according to this thesis, an induction machine with squirrel cage was used. An unexpected breakdown of an electrical machine can cause enormous costs for the owner. Even a planned outtake of the drive for testing the condition of the insulation requires working time and results in extra costs. Therefore, a method which works online, this means no outtake of the drive is required and in addition no extra hardware needs to be installed was developed during the work for the master thesis. Through high frequency sampling of current or current derivative signals provided by CDI (Current Derivative Sensors) or compensation current transformers sensors, it is possible to analyze the step response of the current in detail, caused by a voltage step. Transient overvoltages result through combination of very short voltage rise times and different impedances of the part systems: inverter, feed cable and test machine. The involved transient effect in the current signal is characteristic for the condition of the whole system and in special characteristic for the condition of the machine insulation. The degradation of the insulation is modelled by adding an external error capacity between arbitrary taps of the machine phase. By evaluating the transient effects in the frequency domain, it is possible to detect these error capacities in comparison with measurements made without additional capacities in the insulation system of the machine.
Keywords: Isolationszustand; Stromabtastung; Spektralanalyse; Überwachung; Einschwingvorgang
URI: https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-48103
http://hdl.handle.net/20.500.12708/10650
Library ID: AC07812039
Organisation: E370 - Institut für Elektrische Antriebe und Maschinen 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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