Recognition of Monochrome Thermal Images of Synchronous Motor with the Application of Binarization and Nearest Mean Classifier

• Autorzy: Glowacz A. , Glowacz A. , Korohoda P.

Identyfikatory

DOI

10.2478/amm-2014-0005

Warianty tytułu

PL

Rozpoznawanie monochromatycznych obrazów termowizyjnych silnika synchronicznego z zastosowaniem binaryzacji i klasyfikatora najbliższej średniej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This article discusses the recognition method of imminent failure conditions of synchronous motor. The proposed approach is based on a study of thermal images of the motor. Studies were carried out for four conditions of motor with the application of binarization and nearest mean classifier with Manhattan distance. Pattern creation process used 40 monochrome thermal images. Identification process was carried out for 160 monochrome thermal images. The experiments show that the method can be useful for protection of synchronous motor. Moreover, this method can be used to diagnose equipments in steelworks and other industrial plants.

PL

Artykuł omawia metodę rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Proponowane podejście jest oparte na badaniu obrazów termowizyjnych silnika. Przeprowadzono badania dla czterech stanów silnika z zastosowaniem binaryzacji i klasyfikatora najbliższej średniej z metryką Manhattan. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 40 monochromatycznych obrazów termowizyjnych. W procesie identyfikacji użyto 160 monochromatycznych obrazów termowizyjnych. Eksperymenty pokazują, że metoda może być przydatna do ochrony silników synchronicznych. Ponadto metoda może być stosowana do diagnozowania urządzeń w hutach i innych zakładach przemysłowych.

Słowa kluczowe

EN

diagnostic; recognition; thermal images; synchronous motor

PL

diagnostyka; rozpoznawanie; obrazy termowizyjne; silnik synchroniczny; klasyfikator najbliższej średniej

• Wydawca: Institute of Metallurgy and Materials Science of Polish Academy of Sciences ; Committee of Materials Engineering and Metallurgy of Polish Academy of Sciences
• Czasopismo: Archives of Metallurgy and Materials
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 59, iss. 1
• Strony: 31--34
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., rys.

Twórcy

autor

Glowacz A.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering, Department of Automatics and Biomedical Engineering, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Poland

autor

Glowacz A.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Computer Science, Electronics and Telecommunications, Department of Telecommunications, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Poland

autor

Korohoda P.

• AGH University of Science and Technology, Faculty of Computer Science, Electronics and Telecommunications, Department of Electronics, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Poland

Bibliografia

• [1] H. Qi, P. T. Kuruganti, Detecting Breast Cancer from Thermal Infrared Images by Asymmetry Analysis, Medicine and Medical Research, 38 pages (2003).
• [2] M. Florkowski, J. Furgal, M. Kuniewski, Impact of transformers from overvoltages transferred through windings, Przeglad Elektrotechniczny 88, 5A, 104-107 (2012).
• [3] Z. Glowacz, J. Kozik, Feature selection of the armature windings short circuit fault in synchronous motor using genetic algorithm and the Mahalanobis distance, Przeglad Elektrotechniczny 88, 2, 204-207 (2012).
• [4] W. Orlewski, A. Siwek, Hydroelectric power plant using dump industrial water, Rynek Energii 6, 87-91 (2010).
• [5] O. A. Kogtenkova, S. G. Protasova, A. A. Mazilkin, B. B. Straumal, P. Zięba, T. Czeppe, B. Baretzky, Heat effect of grain boundary wetting in Al-Mg alloys, Journal of Material Science 47, 24, 8367-8371 (2012).
• [6] J. Tomczak, Z. Pater, T. Bulzak, Effect of technological parameters on the rotary compression process, Eksploatacja i Niezawodność - Maintenance and Reliability 15, 3, 279-283 (2013).
• [7] Z. Gronostajski, M. Hawryluk, J. Krawczyk, M. Marciniak, Numerical modelling of the thermal fatigue of steel WCLVused for hot forging dies, Eksploatacja i Niezawodność - Maintenance and Reliability 15, 2, 129-133 (2013).
• [8] L. G. Shapiro, G. C. Stockman, Computer Vision 2002, Prentice Hall, ISBN 0-13-030796-3.
• [9] E. Kantoch, M. Smolen, P. Augustyniak, P. Kowalski, Wireless Body Area Network System based on ECGand Accelerometer Pattern, IEEE Conference on Computing in Cardiology, Hangzhou, China, 245-248 (2011).
• [10] T. Orzechowski, A. Izworski, R. Tadeusiewicz, K. Chmurzynska, P. Radkowsk i, I. Gatkowski, Processing of pathological changesin speech caused by dysarthria, Proceedings of ISPACS 2005, IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems-ISPACS, 49-52 (2005).
• [11] D. Gogola, A. Krafcik, O. Strbak, I. Frollo, Magnetic Resonance Imagingof Surgical Implants Made from Weak Magnetic Materials, Measurement Science Review 13, 4, 165-168 (2013).
• [12] M. Michalak, M. Sikora, J. Sobczyk, Analysis of the longwall conveyor chain based onaharmonic analysis, Eksploatacja i Niezawodność - Maintenance and Reliability 15, 4, 332-336 (2013).
• [13] H. Piotrzkowska, J. Litniewski, E. Szymanska, A. Nowicki, Ultrasonic Echosignal Applied to Human Skin Lesions Characterization, Archives of Acoustics 37, 1, 103-108 (2012).
• [14] R. Olszewski, Z. Trawinski, J. Wojcik, A. Nowick , Mathematical and Ultrasonographic Model of the Left Ventricle: in Vitro Studies, Archives of Acoustics 37, 4, 583-595 (2012).
• [15] K. Skowronek, A. Wozniak, FFT-PCA-LDAclassifier in A.C. Generator diagnostics, Eksploatacjai Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 15, 2, 140-146 (2013).
• [16] J. Girtler, M. Slezak, Four-state stochastic model of changes in the reliability states ofamotor vehicle, Eksploatacja i Niezawodność - Maintenance and Reliability 15, 2, 165-160 (2013).
• [17] T. Hachaj, M. R. Ogiela, Application of neral networks in detection of abnormal brain perfusion regions, Neurocomputing 122 (Special Issue), 33-42 (2013).
• [18] J. Jaworek, P. Agustyniak, Acardiac telerehabilitation application for mobile devices, IEEE Conference on Computing in Cardiology, Hangzhou, China 241-244 (2011).
• [19] T. Kryjak, M. Gorgon, Pipeline Implementation of Peer Group Filtering in FPGA, Computing and Informaties 31, 4, 727-741 (2012).
• [20] M. Trzupek, M. R. Ogiela, R. Tadeusiewicz, Intelligent image content semantic description for cardiac 3Dvisualisations, Engineering Applications of Artificial Intelligence 24, 8, 1410-1418 (2011).
• [21] P. Mishra, S. K. Singla, Artifact Removal from Biosignal using Fixed Point ICA Algorithm for Preprocessing in Biometric Recognition, Measurement Science Review 13, 1, 7-11 (2013).
• [22] T. Pieciak, bootstrap Uncertainty Estimation of Canine Cardiac Fibers Anisotropy and Diffusivity on DT-MRI Data, IEEE 39th Conference on Computing in Cardiology, Book Series: Computers in Cardiology Series 39, 369-372 (2012).
• [23] M. Tomala, T. Miszalski-Jamka, W. Zajdel, A. Chrustowicz, K. K. Grobler-Dębska, K. Zmudka, Right ventricular infarction: right ventricular branch compromise after primary percutancous coronary intervention in inferior myocardial infarction is the key predictor of poor right ventricular, European Heart Journal 33, Supplement: 1, 1016-1017 (2012).
• [24] S. Duda, Numerical modeling and simulating the dynamic interactions within the drive system of electric rail vehicles, Eksploatacja i Niezawodność - Maintenance and Reliability 15, 4, 343-348 (2013).
• [25] C. Zhang, S. Wang, Solid lubricated bearings performance degradation assessment: Afuzzy selforganizing map method, Eksploatacja i Niezawodność - Maintenance and Reliability 15, 4, 397-402 (2013).