| 工業基礎專欄 | 機台監測診斷技術與應用

前言
全球智慧製造、智慧機械、工業4.0等議題持續延燒，智慧製造市場需求快速的放大，預測維護為工業物聯網未來最大的應用需求之一，主要的應用市場將會是製造業、石化業與電廠。馬達是各種機械中最常出現的設備，在系統中扮演者電能轉動能的腳色。而在各式不同的馬達中，感應馬達由於其優異的性價比、穩定的性能最常被採用，於機台監測於診斷技術中為一大重點項目，本文將簡介應用於三向感應馬達監測診斷的電氣分析技術。
電氣分析技術
感應馬達一般是由定子、轉子及氣隙等部分組成，利用定子中繞線電流之激磁產生磁場，於轉子定子之間進行交鍊，來使馬達轉動。在長期的運轉下由於受到供電電源、負載特性與元徑的影響，零件將會隨時間逐漸劣化。藉由文獻的探討，依照馬達的結構統計故障的佔比，定子相關故障37 %、轉子相關故障10 %、軸承相關故障  41 %、對中故障佔12 %。定子故障常發生的是匝間短路，為定子於繞線槽中的繞線由於導線間絕緣體損壞造成短路，產生運轉電流與定子繞組溫度升高的問題。轉子則較常發生導體條龜裂、斷裂，造成轉動動力不均，扭力下降。而軸承損傷一般發生原因為馬達長期運轉下的磨損，或環境造成的生鏽或腐蝕。不對中則可能為轉子與定子之間氣隙不均所產生，當馬達由於負載過重造成軸承的磨損、變形或者轉軸彎曲、位移即會發生氣隙不均，氣隙不均可能會造成轉子與定子間的摩擦，誘發故障。
電氣分析技術為一非侵入式的檢測技術，透過夾扣式電流感測器量測馬達線電流並分析電氣訊號，對馬達進行故障監測。電流馬達訊號分析，依據分析的訊號可分作時域及頻域兩種分析，其中時域分析法係由訊號的標準差、峰對峰值、平均值與相關統計參數來判斷故障與否，通常方法研究方法為使用正常馬達與異常馬達相互比較，缺點為不同場域可能有不同的狀況，閥值設定較難，需要經驗累積。頻域則是將訊號轉為頻譜，針對故障分別出現的特徵頻率點的能量來判斷故障，稱為馬達電流特徵信號分析((Motor current signature analysis, MCSA)，較不受場域限制，缺點為故障的判定法則較為複雜，研發困難度較高。所應用的原理為當感應馬達內部出現故障或瑕疵，感應馬達中的轉子與定子電流皆會發生特定變化，由於轉子與定子的電流相互感應電動勢，所以無論是定子故障或轉子故障，於定子電流中會分別出現特定頻率，利用量測線電流，便可對定子、轉子或氣隙狀態進行故障診斷，以下提出主要的幾項故障診斷項目。
‧定子故障:當定子繞組發生短路故障時，定子三向繞組出現不平衡，此時定子繞組故障會先感應到轉子側，再從轉子感應到定子側，因此由定子電流可量到特定特徵。