산업용 유도전동기 및 레졸버 센서의 상태 기반 정비를 위한 고장 진단 연구 = Fault Diagnosis for Condition-Based Maintenance of Industrial Induction Motors and Resolver Sensors

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In industrial drive systems, induction motors and their position sensors, such as resolvers, are essential components that directly influence operational stability and productivity. Failures in these elements can lead to system downtime, product quality degradation, and increased maintenance costs. In particular, inter-turn short fault (ITSF) in induction motors are difficult to detect at an early stage because the resulting variations in current and vibration signals are extremely subtle, while resolvers are highly sensitive to structural and mechanical misalignments, where even slight eccentricity or runout can introduce significant position estimation errors, degrading control performance and system reliability. To address these industrial challenges, this study proposes two experimental, real-time diagnostic techniques that target electrical and mechanical failures in motors and sensors, respectively. First, to overcome the limitations of conventional MCSA- and vibration-based monitoring methods that struggle to identify early-stage ITSF, a flux-based diagnostic approach is introduced by directly measuring the axial stray flux of the motor. This method enables robust detection of early inter-turn short indications using only non-invasive external sensing. Second, to diagnose static eccentricity, dynamic eccentricity, and runout faults in VR resolvers without relying on frequency-domain analysis or complex signal processing, a Lissajous-curve-based geometric interpretation of the resolver’s sine/cosine output is proposed. This approach allows intuitive and consistent detection and classification of mechanical faults through simple geometric indices. The two techniques provide reliable assessments of electrical faults in motors and mechanical faults in resolvers using lightweight signal processing, and together they satisfy the industrial requirements of real-time operation, non-invasiveness, and robustness. The results of this study offer a practical foundation for implementing condition- based maintenance (CBM) in industrial drive systems by enabling integrated monitoring of both actuators and position sensors.

국문 초록 (Abstract)

산업용 구동 시스템에서 유도전동기와 레졸버는 설비의 안정성과 생산성을 결정하는 핵심 요소로, 이들의 고장은 시스템 정지와 안전 문제로 직결된다. 특히 유도전동기의 턴 간 단락 고장은 초기 단계에서 전류·진동 신호 변화 가 미세해 조기 검출이 어렵고, 레졸버는 편심 고장이나 런아웃 고장 발생 시 위치오차가 발생해 제어 성능과 시스템 신뢰성을 저하시킨다. 따라서 본 연구는 유도전동기와 레졸버를 대상으로 전기적·기계적 고장을 실시간으로 진단할 수 있는 기법을 제안하였다. 먼저, 기존의 전류·진동 기반 모니터링 기법이 초기 턴 간 단락 고장을 식별하지 못하는 한계를 보완하기 위해 축 방향 누설자속을 직접 계측하는 진단 아이디어를 적용하였다. 이를 통해 비 침습적 센서만으로도 초기 단락 징후를 강건하게 식별할 수 있음을 확인하 였다. 둘째로, 레졸버의 정적 편심, 동적 편심, 런아웃 고장을 레졸버의 사인 /코사인 출력신호의 변화를 리사주 곡선 기반 지표로 해석하는 방식을 제안 하였으며, 이를 통해 정적 편심, 동적 편심, 런아웃 고장과 같은 기계적 결 함을 탐지·분류할 수 있도록 하였다. 두 연구는 각각 모터의 전기적 결함, 레졸버의 기계적 결함을 간단한 신호 처리만으로 강건하게 판단할 수 있는 장점이 있으며, 산업 현장에서 요구되는 실시간성·비침습성·강건성을 확 보함으로써 향후 상태 기반 정비 구현을 위한 중요한 기반을 제공한다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제1절 연구 배경 1
• 제2절 연구 목적 3
• 제2장 유도전동기의 고정자 권선 턴 간 단락 고장 진단 6
• 제1절 배경 이론 6
• 1. 유도전동기의 개요 6
• 2. 유도전동기의 고장모드 및 턴 간 단락 고장 6
• 3. 턴 간 단락 고장 유도전동기의 수학적 모델링 8
• 4. 모터 진동 신호 분석 10
• 5. 모터 전류 신호 분석 11
• 6. 모터 누설 자속 신호 분석 12
• 제2절 고장 진단 방법 13
• 제3절 실험 세팅 14
• 제4절 실험 결과 및 분석 18
• 1. 턴 간 단락 고장에 따른 유도전동기 효율 저하 18
• 2. 진동 신호 분석 결과 19
• 3. 전류 신호 분석 결과 22
• 4. 누설 자속 신호 분석 결과 24
• 제3장 레졸버 센서의 기계적 고장 진단 28
• 제1절 배경 이론 28
• 1. 가변 릴럭턴스(VR) 레졸버의 구조 및 원리 28
• 2. 레졸버-디지털 변환(RDC) 및 포락선 추출 알고리즘 29
• 3. 레졸버의 기계적 고장 유형 및 신호 특성 30
• 제2절 고장 진단 방법 32
• 1. 리사주 곡선 32
• 2. 리사주 곡선 기반 고장 진단 지표 33
• 제3절 실험 세팅 35
• 제4절 실험 결과 및 분석 39
• 제4장 결론 44
• 참고문헌 46
• ABSTRACT 51