Preview

Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie

Advanced search

Automated Fault Diagnostics in the Scanners of the Optical-Location Stations

https://doi.org/10.17587/mau.18.180-185

Abstract

This paper presents an automated method for fault diagnostics in the mechatronic modules of the optical-location stations. Apart from the existing methods, the use of an object native control system for the diagnostics purpose is discussed. It allows us not to use an external hardware during the diagnosis process, because all the information concerning the state of a mechanical structure could be acquired from the control loop information (data from the feedback sensors, outputs of the equalized filters, etc.). This data is enough to detect even the smallest mechanical defects. In future automatization of the control loop data analysis will allow even a low-qualified staff to diagnose and eliminate complex failures, critical for the precise mechatronic modules during the serial production. This is extremely important, because even small mechanical defects can influence the tracking precision of a complete system. This method was successfully implemented for the serially produced modules for the optical-location stations. Realization of the described method requires construction of an adequate mathematical model of a mechatronic module. The authors describe development of an ideal system model, including a servo-drive, a control system and additional hardware, such as sensors and servo-controller parameters. A list of typical failures for these types of systems is presented. This list was obtained after experimental diagnostics of over 100 produced units. The authors also describe how these failures can be presented in a mathematical model. An experiment is required to prove the effectiveness of this method by comparison of the model data with the data acquired.

About the Authors

A. A. Boshlyakov
Bauman State University
Russian Federation


V. V. Kovalev
Bauman State University
Russian Federation


V. I. Rubtsov
Bauman State University
Russian Federation


References

1. Коробейников А. Б., Сарваров А. С. Анализ существующих методов диагностирования электродвигателей и перспективы их развития // ЭСиК. 2015. № 1 (26). С. 4-9.

2. Лукьянов С. И., Кондратьев А. С. и др. Разработка и внедрение интеллектуальных систем диагностирования технического состояния электрического оборудования // Вестник государственного техического университета им. Г. И. Носова. 2014. № 1 (45). С. 129-134.

3. Барков А. В., Баркова Н. А. Интеллектуальные системы мониторинга и диагностики машин по вибрации // Тр. Петербургского энергетического института повышения квалификации Минтопэнерго Российской Федерации и Института вибрации США. 1999. Вып. 9.

4. Александров А. В., Барков А. В., Баркова Н. А., Шафранский A. A. Вибрация и вибродиагностика судового электрооборудования // Судостроение. 1986.

5. Барков А. В., Баркова Н. А., Борисов А. А. Вибрационная диагностика электрических машин в установившихся режимах работы. URL: http://vibrotek.ru

6. Прахов И. В., Баширов М. Г., Самородов А. В. Анализ взаимосвязи параметров высших гармонических составляющих токов и напряжений, генерируемых электродвигателем электропривода, с режимами работы и характерными повреждениями машинных агрегатов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2011. № 1. С. 62-69.

7. Петухов В. С., Соколов В. А. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока // Новости электротехники. 2005. № 1 (31).

8. Самородов А. В., Баширов М. Г., Чурагулов Д. Г. Разработка программно-аппаратного комплекса для оценки технического состояния машинных агрегатов с электроприводом // Электронный журнал "Нефтегазовое дело". 2012. № 6. С. 10-19.

9. Кузеев И. Р., Баширов М. Г. Способ диагностики механизмов и систем с электрическим приводом. Патент № 2431152 от 10.10.2011.

10. Прахов И. В., Баширов М. Г., Самородов А. В. Повышение эффективности использования искусственных нейронных сетей в задачах диагностики насосно-компрессорного оборудования применением теории планирования эксперимента // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. М.: ОБРАКАДЕМНАУКА, 2011. № 2. С. 14-17.

11. Коробейников А. Б., Сарваров А. С. Анализ существующих методов диагностирования электродвигателей и перспективы их развития // ЭСиК. 2015. № 1 (26). С. 4-9.

12. Лукьянов С. И., Кондратьев А. С. и др. Разработка и внедрение интеллектуальных систем диагностирования технического состояния электрического оборудования // Вестник государственного техического университета им. Г. И. Носова. 2014. № 1 (45). С. 129-134.

13. Барков А. В., Баркова Н. А. Интеллектуальные системы мониторинга и диагностики машин по вибрации // Тр. Петербургского энергетического института повышения квалификации Минтопэнерго Российской Федерации и Института вибрации США. 1999. Вып. 9.

14. Александров А. В., Барков А. В., Баркова Н. А., Шафранский A. A. Вибрация и вибродиагностика судового электрооборудования // Судостроение. 1986.

15. Барков А. В., Баркова Н. А., Борисов А. А. Вибрационная диагностика электрических машин в установившихся режимах работы. URL: http://vibrotek.ru

16. Прахов И. В., Баширов М. Г., Самородов А. В. Анализ взаимосвязи параметров высших гармонических составляющих токов и напряжений, генерируемых электродвигателем электропривода, с режимами работы и характерными повреждениями машинных агрегатов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2011. № 1. С. 62-69.

17. Петухов В. С., Соколов В. А. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока // Новости электротехники. 2005. № 1 (31).

18. Самородов А. В., Баширов М. Г., Чурагулов Д. Г. Разработка программно-аппаратного комплекса для оценки технического состояния машинных агрегатов с электроприводом // Электронный журнал "Нефтегазовое дело". 2012. № 6. С. 10-19.

19. Кузеев И. Р., Баширов М. Г. Способ диагностики механизмов и систем с электрическим приводом. Патент № 2431152 от 10.10.2011.

20. Прахов И. В., Баширов М. Г., Самородов А. В. Повышение эффективности использования искусственных нейронных сетей в задачах диагностики насосно-компрессорного оборудования применением теории планирования эксперимента // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. М.: ОБРАКАДЕМНАУКА, 2011. № 2. С. 14-17.

21. Бошляков А. А., Ковалев В. В., Рубцов В. И. Диагностика высокоточных сканирующих мехатронных модулей - 2012 // Известия ЮФУ, Технические науки. Тематический выпуск. С.224.

22. Aengus Murray. Transforming motion: field-oriented control of AC motors // International Rectifier. September 27. 2007.

23. Dong Gan. Sensorless and Efficiency Optimized Induction Machine Control with Associated Converter PWM Modulation Schemes // Tennessee Technological University. Dec. 2007.

24. Casadei D., Serra G. Assessment of direct torque control for induction motor drives // Bulletin of polish academy of sciences. Technical Sciences. 2006. Vol. 54, N. 3.

25. Thomas G. Habelter. Direct Torque Control of induction machines using space vector modulation // IEEE Transactions on industry applications. September/October 1992. Vol. 28, N. 5.

26. Pragasan Pillay, Krishnan R. Modelling of Permanent Magnet Motor Drives // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 1988. Vol. 35, № 4.


Review

For citations:


Boshlyakov A.A., Kovalev V.V., Rubtsov V.I. Automated Fault Diagnostics in the Scanners of the Optical-Location Stations. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2017;18(3):180-185. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.18.180-185

Views: 456


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)