Diagnostics of inter-turn short circuits in phase stator windings of permanent magnet synchronous machines

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Currently, electric buses are becoming more widespread in the segment of urban passenger transportation due to the absence of harmful emissions and low noise levels. Permanent magnet synchronous machines (PMSM) are widely used as a traction motor.

One of the most promising methods of monitoring the technical condition of traction motors is diagnostics using monitoring tools installed on board of a vehicle. The advantages of such methods include the possibility of regular frequent condition checks (as opposed to much rarer diagnostics in stationary maintenance points) and a more rapid response to the development of identified malfunctions, which significantly reduces the cost of maintenance and repair of expensive equipment. The disadvantages include limitations associated with a shortage of layout space for the placement of diagnostic equipment, with the limited capabilities of on-board computer facilities for the transmission and storage of diagnostic information and with the complexity of computational procedures of built-in expert diagnostic systems.

Concerning the types of operational failures of PMSMs, which are the most common and the most severe in terms of the cost of restoring operability, these are inter-turn short circuits in the stator windings, increased eccentricity of the air gap between the stator and the rotor, bearing damage, as well as damage of the mechanical gearbox coupled with the electric motor.

AIM: Identification the diagnostic signs of inter-turn short circuits in the phase windings of a permanent magnet synchronous machine, helping to detect these malfunctions on board of route urban vehicles at an early stage.

METHODS: A mathematical model of a permanent magnet synchronous machine with short-circuited turns of the phase winding, which makes it possible to study the behavior of the motor with a various number of short-circuited turns, has been developed.

RESULTS: For the first time, the requirements for diagnostic features for the on-board diagnostic system of an urban electric bus, making it possible to detect inter-turn short circuits in the phase windings of traction electric motors at the early stages of the origin of a malfunction, are formulated.

The main parameters of the process of digital registration of phase currents have been obtained, helping to do measurements and to transmit signals through the onboard information network of the electric bus.

Using simulation modeling methods, it was found that the peak values of the linear spectrum of the total current vector are stable diagnostic signs that make it possible to detect inter-turn short circuits in the phase windings of traction motors at the early stages of the origin of the malfunction.

CONCLUSION: The practical value of the study lies in the opportunity of using the proposed methods for diagnosing the technical condition of traction electric drive units in urban passenger electric transport.

About the authors

Mikhail M. Zhileykin

KAMAZ Innovation Center

Author for correspondence.
Email: ZhileykinMM@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-8851-959X
SPIN-code: 6561-3300

Dr. Sci. (Tech.), Head of the Engineering Analysis Group

Russian Federation, Moscow

Aleksandr V. Klimov

KAMAZ Innovation Center

Email: Aleksandr.Klimov@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0002-5351-3622
SPIN-code: 7637-3104

Cand. Sci. (Tech.), Head of Electrified Vehicles Service

Russian Federation, Moscow

Baurjan K. Ospanbekov

KAMAZ Innovation Center

Email: OspanbekovBK@kamaz.ru
ORCID iD: 0000-0003-2756-7907
SPIN-code: 4857-4073

Cand. Sci. (Tech.), Deputy Head of the Electrified Vehicles Service

Russian Federation, Moscow

Stanislav S. Smirnov

KAMAZ Innovation Center

Email: Smirnov.SS@kamaz.ru
ORCID iD: 0009-0000-9500-0190
SPIN-code: 5329-9930

1st Grade Software Engineer of the Electrified Vehicles Service

Russian Federation, Moscow

References

  1. Antonyan AV, Zhileikin MM, Klimov AV. Justification of the principles of motion stabilization of an articulated electric bus with a rear pushing section. Trudy NAMI. 2022;2(289):89–98. (In Russ). doi: 10.51187/0135-3152-2022-2-89-98
  2. Afanasyev NA, Yusipov MA. System of maintenance and repair of energy equipment of industrial enterprises. (TOR EO system). Moscow: Energoatomizdat; 1989. (In Russ).
  3. Anuchin AS. Electric drive control systems: a textbook for universities. Moscow: MEI; 2015. (In Russ).
  4. Abakumov AM, Tulupov PV, Chabanov YuA. Electric drive. Part 2. AC electric drives: textbook. Allowance. Samara: SamGTU; 2014. (In Russ).
  5. Ngo FL. Calculation of inductances of a synchronous motor with incorporated permanent magnets. Energetika. Izv. vyssh. ucheb. zavedeniy i energ. obedineniy SNG. 2017;60(2):133–146. (In Russ). doi: 10.21122/1029-7448-2017-60-2-133-146
  6. Kalachev YuN. SimInTech: simulation in electric drives. Moscow: DMK Press; 2019. (In Russ).
  7. Thorsen V, Dalva M. Condition Monitoring Methods, Failure Identification and Analysis for High Voltage Motors in Petrochemical Industry. In: Proc 8a 1EE Int Conf, EMD’97, University of Cambridge. 1997;444:109–113. doi: 10.1049/CP:19971048
  8. A. H. Bonnett and G. C. Soukup, “Rotor failures in squirrel cage induction motors,” IEEE Transactions on Industry Applications, vol. IA-22, no. 6, 1986, pp. 1165–1173.
  9. Kliman GB, Stein J. Induction Motor Fault Detection Via Passive Current Monitoring. In: Current Practices and Trends in Mechanical Failure Prevention Proceedings of the 44th Meeting of the Mechanical Failures Prevention Group Virginia Beach, Virginia April 3–5, 1990. Illinois: Vibration Institute; 1990:13–17.
  10. Thomson WT, Chalmers SJ, Rankin D. On-line Current Monitoring and Fault Diagnosis in High Voltage Induction Motors — Case Histories and Cost Savings in Offshore Installations. In: Offshore Europe ’87, Conf Proc SPE September 1987, Aberdeen. Aberdeen: SPE of AIME; 1987:SPE16577/1–SPE16577/10.
  11. Schoen RR, Habetler TG, Kamran F, et al. Motor Bearing Damage Detection Using Stator Current Monitoring. IEEE Transactions on Industry Applications. 1995;31(6):1274–1279. doi: 10.1109/28.475697
  12. Thomson WT, Fenger M. Current Signature Analysis to Detect Induction Motor Faults. IEEE Industry Application Magazine. 2001;7(4):26–34. doi: 10.1109/2943.930988
  13. Thomson WT. A Review of On-Line Condition Monitoring Techniques for Three-Phase Squirrel-Cage Induction Motors — Past Present and Future. In: IEEE Symposium on Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives, Gijon, Spain, Sept. 1999. Gijon: IEEE; 1999:3–18.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. A two-phase electric machine.

Download (61KB)
3. Fig. 2. Location of permanent magnets.

Download (82KB)
4. Fig. 3. Air gaps between a stator and a rotor.

Download (63KB)
5. Fig. 4. A scheme of a synchronous machine.

Download (144KB)
6. Fig. 5. Dependence of rotor rotation speed when accelerating at various number of short-circuit turns in a phase winding: 1 — a fault-free electric motor; 2 — one short-circuit turn; 3 — two short-circuit turns; 4 — three short-circuit turns.

Download (104KB)
7. Fig. 6. Traction electromagnetic torques of the studied traction electric motor: 1 — a fault-free electric motor; 2 — one short-circuit turn; 3 — two short-circuit turns; 4 — three short-circuit turns.

Download (120KB)
8. Fig. 7. Process of increase of rotation speed of the rotor of the electric motor at phase currents registration.

Download (102KB)
9. Fig. 8. Linear spectrum of a total current vector of the non-fault electric motor (n = 0).

Download (109KB)
10. Fig. 9. Linear spectrum of a total current vector of the electric motor with one short-circuit turn of a phase winding (n = 1).

Download (94KB)
11. Fig. 10. Linear spectrum of a total current vector of the electric motor with two short-circuit turns of a phase winding (n = 2).

Download (95KB)
12. Fig. 11. Linear spectrum of a total current vector of the electric motor with three short-circuit turns of a phase winding (n = 3).

Download (103KB)

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».