DIAGNOSTICA DEI CUSCINETTI DEI MOTORI ASINCORNI TRIFASE ATTRAVERSO L'ANALISI DEI SEGNALI DI VIBRAZIONE E CORRENTE

The objective of this thesis work is to compare different diagnostic techniques applied to a three-phase induction motor (IM). The condition of the IM has been diagnosed mainly using vibrations analysis and stator current analysis. The test bench was set up to identify the damage to an ad hoc defective rolling bearing, with a crack on the outer ring. In the first chapters of this thesis an overview is reported on the theoretical part of the diagnostics, on the used tools, on the various techniques to analyze the acquired data and on the test bench. Subsequently a MATLAB program, built to analyze the signals coming from the various sensors is presented. As in all diagnostic tests, it is preferable to obtain the data in the least intrusive possible way; in this work we have acquired vibration and current signals without accessing the motor casing internally. The analysis of the data collected allowed us to evaluate the diagnostic effectiveness of both data processing techniques and of all signal acquisition sensors. In MATLAB environment a comparison was made between the FFT function and the pspectrum function, for the analysis of the frequency spectra, highlighting the specific purposes to which they are most suitable. The analysis of the vibration signal spectrum has already proved to be suitable for detecting the fault and it has not been necessary to elaborate the spectral envelope method as suggested in the literature for cases of faults that are more difficult to identify. However, the spectral envelope method was introduced for completeness. Because of the information of the vibration signal, finally, it was possible a better analysis of the current spectrum, identifying the faults characteristic peaks more precisely.

Obiettivo di questo lavoro di tesi è quello di confrontare diverse tecniche di diagnostica applicate a un motore asincrono trifase. Lo stato di salute del motore è stato diagnosticato utilizzando principalmente l'analisi delle vibrazioni e della corrente di statore. Il banco di prova è stato allestito in maniera da identificare il danneggiamento di un cuscinetto volvente difettato ad hoc, con una cricca sulla gabbia esterna. Nei primi capitoli di questa tesi viene rappresentata una panoramica della parte teorica della diagnostica, degli strumenti utilizzati, delle varie tecniche che analizzano i dati acquisiti e del banco di prova. Successivamente si presenta il programma di elaborazione MATLAB sviluppato per lanalisi dei segnali provenienti dai vari sensori. Come in tutte le prove diagnostiche, è preferibile unacquisizione di dati meno intrusiva possibile; in questo lavoro ci siamo limitati allacquisizione di segnali di vibrazione e corrente senza dover accedere internamente alla carcassa del motore. Lanalisi dei dati raccolti ha permesso di valutare lefficacia diagnostica sia delle tecniche di elaborazione dei dati sia dei sensori di acquisizione dei segnali. In ambiente MATLAB si è effettuato un confronto tra la funzione FFT e la funzione pspectrum, per lanalisi degli spettri di frequenza, evidenziando gli specifici propositi a cui esse sono più idonee. Lanalisi dello spettro del segnale di vibrazione si è dimostrato già idoneo a rilevare il guasto e non è stato necessario elaborare il metodo dellinviluppo spettrale come suggerito in letteratura per casi di guasti più difficilmente individuabili. Il metodo dellinviluppo spettrale è stato comunque introdotto per completezza. Grazie alle informazioni del segnale di vibrazione, infine, è stata possibile una migliore analisi dello spettro di corrente, individuando più puntualmente le frequenze caratteristiche di guasto.