Integrated diagnostic system and multi-level reliability modeling for predictive maintenance of transport induction motors

Abstract

The aim of this study is to develop the architecture of a diagnostic system and a multi-level reliability model aimed at improving the cost-efficiency and operational reliability of induction traction motors. To achieve this goal, a comprehensive development process was carried out: based on failure statistics, the main defects and types of damage to critical motor components were identified for monitoring and timely maintenance; the architecture of an integrated diagnostic system for assessing the technical condition of motor components (stator, rotor, bearings) was designed; and a reliability model was constructed, reflecting eight operational states of the motorfrom full functionality to catastrophic failure. The reliability assessment is based on the Kolmogorov-Chapmansystem of equations, which describes probabilistic transitions between operational states and allows accurate prediction of failure-free runtime and optimal maintenance intervals based on current parameters. The most important results include the formalization of the relationship between diagnostic signals and reliability states and the construction of the reliability function for dynamic maintenance scheduling. The significance of the results lies in the integration of diagnostics with probabilistic reliability modeling, which ensures higher failure prediction accuracy, reduced unplanned downtime, and improved operational readiness. A key contribution of the study is the practical implementation of the eight-state model, enabling dynamic maintenance planning and adaptation of service strategies to the real-time condition of equipment. The proposed strategy lays the foundation for intelligent control of traction drives and the implementation of predictive maintenance systems, which is especially relevant forrail transport and other industries using electric drives.

Scopul studiuluieste de a dezvolta arhitectura unui sistem de diagnosticare și a unui model de fiabilitate pe mai multe niveluri, menit să îmbunătățească eficiența costurilor și fiabilitatea operațională a motoarelor de tracțiune cu inducție.Pentru a atinge acest obiectiv, a fost realizat un proces cuprinzător de dezvoltare: pe baza statisticilor de defecțiuni, au fost identificate principalele defecte și tipuri de deteriorare a componentelor critice ale motorului pentru monitorizare și întreținere la timp;a fost proiectată arhitectura unui sistem de diagnosticare integrat pentru evaluarea stării tehnice a componentelor motorului (stator, rotor, rulmenți);și a fost construit un model de fiabilitate, reflectând opt stări de funcționare ale motorului -de la funcționalitate completă până la defecțiune catastrofală.Evaluarea fiabilității se bazează pe sistemul de ecuații Kolmogorov-Chapman, care descrie tranzițiile probabilistice între stările de funcționare și permite prezicerea precisă a timpului de funcționare fără defecțiuni și a intervalelor optime de întreținere pe baza parametrilor actuali.Cele mai importante rezultate includ: formalizarea relației dintre semnalele de diagnosticare și stările de fiabilitate și construirea funcției de fiabilitate pentru programarea dinamică a întreținerii.Semnificația rezultatelor constă în integrarea diagnosticării cu modelarea probabilistică a fiabilității, care asigură o precizie mai mare a predicției defecțiunilor, reducerea timpilor de nefuncționare neplanificați și o pregătire operațională îmbunătățită.O contribuție cheie a studiului este implementarea practică a modelului cu opt stări, care permite planificarea dinamică a mentenanței și adaptarea strategiilor de service la starea în timp real a echipamentelor.Strategia propusă pune bazele controlului inteligent al acționărilor de tracțiune și implementării sistemelor de mentenanță predictivă, ceea ce este relevant în special pentru transportul feroviar și alte industrii care utilizează acționări electrice.

Целью работы является разработка архитектуры диагностической системы и многоуровневой модели надёжности, направленных на повышение экономичности и надёжности при эксплуатации асинхронных тяговых электродвигателей. Для достижения поставленной цели была выполнена следующая комплексная разработка: на основе статистики отказов выявлены основные дефекты и виды повреждений ключевых элементов двигателя, подлежащие контролю и своевременному обслуживанию; разработана архитектура интегрированной диагностической системы контроля технического состояния элементов двигателя (статор, ротор, подшипники); построена модель надёжности на основе статистики отказов, отражающая восемь эксплуатационных состояний двигателя –от полного исправного до состояния катастрофического отказа. Диагностическая система обеспечивает выявление межвитковых замыканий в обмотке статора, структурных повреждений короткозамкнутого ротора и аномалий вибрации в подшипниковом узле. В основе оценки надёжности лежит система уравнений Колмогорова-Чепмена, позволяющая описывать вероятностные переходы между эксплуатационными состояниями, прогнозировать срок безотказной работы с учётом текущих параметров и оптимальные интервалы технического обслуживания. Наиболее важными результатами являются: формализация взаимосвязи между диагностическими сигналами и состояниями надёжности, разработкаархитектуры диагностическойсистемы с минимальным числом сенсоров (3 токовых, 2 вибрационных), а также получение функции надёжности для динамического планирования обслуживания. Значимость полученных результатов состоит в интеграции системы диагностики с вероятностным моделированием надёжности, что обеспечивает более высокую точность прогноза отказов, снижение незапланированных простоев и повышение уровня эксплуатационной готовности. Ключевым вкладом исследования является практическая реализация модели восьми состояний, что позволяет динамически планировать техническое обслуживание, принимать обоснованные решения на основе оценки риска и адаптировать стратегию обслуживания под реальное состояние оборудования. Предложенная в работе стратегия формирует основу для расширениявозможностей интеллектуального управления ресурсом электропривода и создании возможности для внедрения систем предиктивного технического обслуживания, особенно актуальных для железнодорожного транспорта и других отраслей промышленности, использующих электрические приводы.