Рекомендаційна система моніторингу стану синхронного двигуна

Abstract

У той час, коли зменшення споживання енергії є пріоритетом для кінцевих користувачів і промислових установ, синхронні двигуни з постійними магнітами закріплюються на ринку електродвигунів завдяки своїй ефективності. Популярність цього типу електродвигунів пов’язана з інноваціями, в результаті впровадження яких, значно знизились ціни на процесорні мікросхеми, що, у свою чергу, вплинуло на вартість електродвигунів. Коли вони тільки з’являлись на ринку, процесори для керування приводом були дорогими та не мали багатьох функцій, які були необхідні для стабільної роботи [1]. Незалежно від типу, синхронні двигуни повинні бути забезпечені певним приводом, які також називають системами управління або контролерами, які пропонують широкий спектр функцій для контролю роботи та стану електродвигуна. Вони можуть допомагати двигуну запускатися в умовах низької напруги, керувати кількома швидкостями або реверсом, захищають від перевантаження по струму, разом з тим реалізуючи широкий спектр інакших функцій. Деякі складні пристрої керування двигуном також допомагають ефективно контролювати швидкість і обертовий момент двигуна. Попри те, що дані системи добре справляються з контролем рівня вібрацій, частоти та напрямку обертання двигуна і його підключень, є виключення які стосуються можливостей цих систем у контролі температурного режиму синхронних двигунів. Особливо гостро це питання стоїть для синхронних двигунів з постійними магнітами, оскільки їхня конструкція тягового електроприводу не дозволяє з достатньою надійністю проводити замірювання температури датчиками, тому контроль температурного стану вимагає додаткового прогнозування температур з використанням інших показників двигуна та методів машинного навчання [2]. В межах даної магістерської кваліфікаційної роботи було описано проблему моніторингу стану синхронних двигунів з постійними магнітами, а також, можливості покращити досвід використання пристроїв на базі цього електродвигуна для кінцевого користувача. Для цього було проведено аналіз систем, які повністю або частково вирішують вище зазначену проблему, було визначено основні переваги та недоліки цих систем. Для вирішення цієї проблеми було проведено системний аналіз предметної області з допомогою метода дерева цілей та метода аналізу ієрархій, в результаті чого було визначено генеральну мету роботи та тип системи, що проектується. Для створення концептуальної моделі системи було використано уніфіковану мову моделювання, а саме діаграми варіантів використання, класів, станів та діяльності, діаграму послідовності і розгортання [3]. Спроектована “Рекомендаційна система моніторингу стану синхронного двигуна” покликана виконувати моніторинг стану двигуна використовуючи показники зняті контролером двигуна, а також значення температури ротора, яке прогнозуються з допомогою алгоритму екстремального градієнтного підсилення [4]. Також, використовуючи виміряні та прогнозовані показники, разом з алгоритмом k-найближчих сусідів [5], система буде формувати рекомендації для користувача, задля підвищення його безпеки і покращення кінцевого досвіду використання пристрою з синхронними двигуном. Для тренування вище зазначених алгоритмів машинного навчання було використано набір сенсорних даних зібраних з синхронного двигуна, розміщеного на тестовому стенді, який являє собою модель-прототип від виробника оригінального обладнання та був зібраний відділом LEA Падерборнського університету в Німеччині [6]. Для програмної реалізації системи було використано мову програмування Python, разом з різноманітними модулями для роботи з даними та моделями машинного навчання [7]. Базу даних системи було реалізовано з допомогою реляційної системи керування базами даних SQlite[8]. Графічний інтерфейс користувача було сформовано використовуючи платформу Qt [9]. В результаті досягнення генеральної мети роботи було створено рекомендаційну систему моніторингу синхронного двигуна, яка здатна проводити прогнозування температур в режимі реального часу, використовуючи дані виміряні сенсорами електродвигуна, а також формувати рекомендації для кінцевого користувача у залежності від показників поточного стану двигуна, та від того як сам користувач з ним взаємодіє в моменті. Об’єкт дослідження – процес аналізу стану синхронного двигуна для надання рекомендацій користувачеві пристрою на базі цього двигуна. Предмет дослідження – методи та засоби з допомогою яких можна провести аналіз стану синхронного двигуна та сформувати рекомендації щодо використання пристрою з цим двигуном. Мета дослідження – створення рекомендаційної системи моніторингу стану синхронного двигуна. Результатом дослідження є робоча рекомендаційна система моніторингу стану синхронного двигуна, яка покликана допомогти користувачам пристроїв, на базі синхронних двигунів, надаючи їм інформацію про стан двигуна та рекомендації, які покликані допомогти забезпечити стабільність, ефективність, та безпеку під час роботи двигуна.At a time when reducing energy consumption is a priority for end users and industrial facilities, permanent magnet synchronous motors are gaining a foothold in the electric motor market due to their efficiency. The popularity of this type of electric motor is associated with innovations, resulting in the prices of microprocessors and microcontrollers decreasing significantly, affecting the cost of electric motors. When they first appeared on the market, actuator control processors were expensive and lacked many features required for stable operation [1]. Regardless of the type, synchronous motors must be provided with a specific drive, also called control systems or controllers, that offer a wide range of functions to control the operation and condition of the electric motor. They can help the engine start in low voltage conditions, control several speeds or reverse, and protect against current overload while implementing a wide range of other functions. Some sophisticated motor control devices also help to effectively control the speed and torque of the motor. Even though these systems do well with monitoring the vibration level, frequency, and direction of rotation of the motor and its connections, some exceptions relate to the capabilities of these systems in controlling the temperature regime of synchronous motors. This issue is especially acute for synchronous motors with permanent magnets, since their traction electric drive design does not allow temperature measurements with sensors to be carried out with sufficient reliability, so temperature control requires additional temperature forecasting using other engine indicators and machine learning methods [2]. Within the frame of this master's thesis, the problem of monitoring the condition of permanent magnet synchronous motors was described, as well as opportunities to improve the experience of using devices based on these electric motors for the end user. An analysis of systems that fully or partially solve the above problem was carried out, and the main advantages and disadvantages of these systems were determined. To solve this problem, a system analysis of the subject area was carried out using the method of the goal tree and the analytic hierarchy process, as a result of which the general purpose of the work and the type of the designed system were determined. To create a conceptual model of the system, a unified modeling language was used. Diagrams of use cases, classes, states, and activities, a sequence, and a deployment diagram were used[3]. The designed "Synchronous motor condition monitoring recommendation system" is designed to monitor the condition of the motor using the indicators recorded by the motor controller, as well as the value of the rotor temperature, which is predicted using the extreme gradient boosting algorithm [4]. Also, using the measured and predicted indicators, together with the k-nearest neighbor's algorithm [5], the system will form recommendations for the user to increase his safety and improve the final experience of using a device with a synchronous motor. A set of sensor data collected from a synchronous motor placed on a test bench, which is a prototype model from the original equipment manufacturer and was collected by the LEA department of Paderborn University in Germany [6], was used to train mentioned machine learning algorithms. The Python programming language was used for the software implementation of the system, along with various modules for working with data and machine learning models [7]. The system database was implemented using the SQLite relational database management system [8]. The graphical user interface was created using the Qt platform [9]. As a result of achieving the general goal of the work, a synchronous motor condition monitoring recommendation system was created, which is capable of forecasting temperatures in real-time, using data measured by the sensors of the electric motor, as well as forming recommendations for the end user depending on the indicators of the current state of the motor, and on how the user interacts with it at the moment. Study object – the process of analyzing the condition of a synchronous motor to provide recommendations to the user of this motor device. Scope of research – methods, and means by which it is possible to analyze the condition of a synchronous motor and form recommendations for the use of a device with this motor. Goal of research: the creation of a synchronous motor condition monitoring recommendation system. The result of the research is a working synchronous motor condition monitoring recommendation system, which is designed to help users of synchronous motor devices, providing them with information about the condition of the motor and recommendations that are designed to help ensure stability, efficiency, and safety during motor operation.