Удосконалення методів моніторингу і технічного діагностування тягових електричних машин

Abstract

Безперебійна та безпечна робота залізниці у багатьох випадках залежить від справності електричних машин та приладів тягового рухомого кладу. В умовах експлуатації тягові електричні машини зазнають багатофакторних впливів, таких як теплові впливи, механічні, електричні та кліматичні температурно-вологісні впливи. У результаті дії різних за природою та особливостями впливів, у тягових електричних двигунах рухомого складу відбувається зародження дефектів та пошкоджень. При цьому довговічність та надійність їх роботи буде визначатися якісним та вчасним ремонтами. Технічне обслуговування та ремонт електричних машин виконується у визначений термін. Однак, пошкодження електричних машин може розвинутися швидше, а це вже потребує додаткових заходів моніторингу та технічної діагностики електричних машин. У реальних умовах експлуатації часто виникає потреба діагностики електродвигунів прямо під час роботи, без можливості проводити лабораторні тести. Тому удосконалення методів моніторингу і технічного діагностування тягових електричних машин є актуальною задачею при виконанні бакалаврської кваліфікаційної роботи. Об’єкт дослідження – електричні машини тягового рухомого складу залізниці. Предмет дослідження – методи моніторингу та технічної діагностики електричних машин. Мета дослідження – провести дослідження та удосконалити метод моніторингу і технічного діагностування тягових електричних машин тягового рухомого складу залізниці. 6 Для досягнення зазначеної мети у кваліфікаційній роботі виконано такі задачі досліджень: -проведено аналіз конструкцій тягових електричних машин тепловозів; -проведено аналіз основних несправностей та пошкоджень електричних машин в умовах експлуатації; -проведено аналіз сучасних методів моніторингу та технічної діагностики тягових електричних машин тягового рухомого складу; -удосконалено метод моніторингу та наведено результати діагностики тягового електродвигуна із використанням сучасного вимірювального обладнання. У кваліфікаційній роботі виконано аналіз сучасних методів моніторингу та технічної діагностики тягових електричних машин рухомого складу залізниці. Запропоновано метод моніторингу тягового електродвигуна із використанням обладнання, яке базується на записі шуму при роботі електродвигуна. Встановлено, що величина шуму залежить від справності електродвигуна. На основі проведених експериментальних досліджень рівня шумового навантаження від електродвигуна встановлено, що при терті підшипників рівень шуму при повороті двигуна становить від 72 дБ до 86 дБ. Дані показники шумового рівня є ознакою несправності тягового електродвигуна. Тому акустичним методом можна провести оцінку несправностей елементів тягового електричного двигуна. При моніторингу та технічній діагностиці тягових електричних машин тепловозів рекомендується проводити вимірювання рівня шуму, що дозволяє провести первісну діагностику технічного стану тягових електродвигунів ТЕ- 006 тепловозів залізничного транспорту. Встановлено, що сучасні системи моніторингу технічного стану тягових електричних машин рухомого складу мають ряд переваг над традиційними методами діагностики. Вони дозволяють підвищити надійність електричних машин в умовах експлуатації, проводити обслуговування тягових електричних машин за технічним станом, а не за пробігом чи часом роботи, а також 7 дозволяють провести інтеграцію із цифровими засобами діагностики. Також, перспективним методом моніторингу тягових електричних машин є застосування алгоритмів штучного інтелекту для аналізу діагностичних даних машин. Такі системи можна розробити на основі нейронних мереж, або методів машинного навчання. Вони здатні розпізнавати характерні ознаки дефектів за параметрами вібрації, температури, електричного струму, шуму тощо і передавати їх у центр діагностики віддалено.Uninterrupted and safe operation of the railway largely depends on the serviceability of electric machines and equipment of traction rolling stock. Under operational conditions, traction electric machines are exposed to various complex influences, such as thermal, mechanical, electrical, and climatic (temperature and humidity) factors. As a result of these multi-factor influences, defects and damage can develop in the traction electric motors of rolling stock. The durability and reliability of their operation depend on the quality and timeliness of repairs. Technical maintenance and repair of electric machines are performed at predetermined intervals. However, damage can develop more quickly than anticipated, necessitating additional monitoring and diagnostic measures. In realworld operating conditions, there is often a need to diagnose electric motors while in operation, without the ability to conduct laboratory tests. Therefore, improving 8 monitoring and diagnostic methods for traction electric machines is a relevant task in this bachelor's qualification project. Object of research: Electric machines of railway traction rolling stock. Subject of research: Methods of monitoring and technical diagnostics of electric machines. Goal of the research: To study and improve methods of monitoring and technical diagnostics of traction electric machines used in railway rolling stock. To achieve this goal, the following research tasks were carried out in the qualification project: Analysis of the construction of traction electric machines of diesel locomotives; Analysis of the main failures and damages of electric machines under operating conditions; Analysis of modern methods of monitoring and technical diagnostics of traction electric machines in rolling stock; Improvement of a monitoring method and presentation of diagnostic results for a traction electric motor using modern measuring equipment. This qualification work includes an analysis of current monitoring and diagnostic methods for traction electric machines in railway rolling stock. A monitoring method is proposed that uses equipment based on noise recording during motor operation. It has been established that the noise level correlates with the condition of the electric motor. Based on experimental studies of noise levels emitted by electric motors, it was found that with bearing friction, the noise level during motor rotation ranges from 72 dB to 86 dB. These noise levels are indicators of traction motor malfunction. Therefore, the acoustic method can be used to assess faults in the elements of a traction electric motor. During monitoring and technical diagnostics of diesel locomotive traction electric machines, it is recommended to measure the noise level, which enables a preliminary assessment of the technical condition of TE-006 traction motors used in railway transport. 9 It has been found that modern monitoring systems for the technical condition of traction electric machines offer several advantages over traditional diagnostic methods. They increase the reliability of electric machines under operational conditions, allow maintenance based on actual technical condition rather than mileage or operating time, and enable integration with digital diagnostic tools. Furthermore, a promising direction in monitoring traction electric machines is the use of artificial intelligence algorithms to analyze machine diagnostic data. Such systems can be developed based on neural networks or machine learning methods. They are capable of recognizing characteristic defect indicators by parameters such as vibration, temperature, electric current, noise, etc., and transmitting the data remotely to a diagnostic center.