Estimated Disturbance Decomposition Based Fault Detection for Inter-Turn Short-Circuit Fault in PMSM

Abstract

This paper proposes a robust and simple to implement method for detecting inter-turn short-circuit faults of surface-mounted permanent magnet synchronous motors (SPMSMs) based on the estimated disturbance. The total disturbance of motor with inter-turn short-circuit fault includes disturbance from several sources such as parameter variations, unmodeled dynamics and fault. The proposed method consists of three steps. First, the disturbance is estimated using disturbance observer (DBO). Second, the estimated disturbance is separated into faulty disturbance and healthy disturbance. The healthy disturbance consists of effects from parameter variations and unmodeled dynamics such as noise. Third, a new fault indicator is calculated which has a relationship with the fault severity and able to estimate the fault severity. The simulation results verify the effectiveness of the proposed method with steady state response and transient response. And these verify the robustness with parameter variations and noise. The proposed method can detect inter-turn short-circuit faults without additional sensors under uncertainties. This strength can facilitate on-line fault detection in industrial field applications.

본 논문에서는 추정 외란 신호 분리 기법을 이용한 표면부착형 영구자석 전동기의 권선 단락 고장 진단 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 세 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 외란 관측기를 사용해 전동기의 전체 외란 신호를 추정하는 단계이다. 두 번째 단계는 추정한 외란 신호를 분리하는 단계이다. 외란 신호는 모델 불확실성으로 인한 정상 외란과 고장으로 인한 고장 외란으로 구성되는데, 고장 외란은 다시 직류 신호와 2차 고조파 신호로 구성된다. 직류 외란 신호는 파라미터 변동에 크게 영향을 받는 반면, 2차 고조파는 권선 단락 고장에 의해서만 영향을 받기 때문에 이 단계에서는 대역통과필터를 사용해 추정 외란 신호로부터 2차 고조파를 분리해낸다. 마지막 단계는 분리해낸 2차 고조파를 이용해 본 연구에서 새롭게 제시하는 Fault indicator를 계산하고 이동 평균 필터를 통해 그 직류 성분을 분리한다. 세 단계를 거친 Fault indicator 값은 고장 심각도에 비례하는 거동을 보임으로써 고장을 진단할 수 있을 뿐만 아니라 고장 심각도를 추정할 수 있다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통해 정상 응답, 과도 응답, 강건성 그리고 다양한 고장 심각도 하에서 검증되었다. 파라미터 변동과 노이즈 등 모델 불확실성에 강건하며 외부의 추가적인 센서가 필요하지 않다는 점에서 복잡한 작동 환경의 설비에 적용이 용이할 것으로 보인다.