Application of image analysis to the identification of mass inertia momentum in electromechanical system with changeable backlash zone

• Autorzy: Tomczyk Marcin , Plichta Anna , Mikulski Mariusz

Identyfikatory

DOI

10.23743/acs-2019-24

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents a new method of identification of inertia moment of reduced masses on a shaft of an induction motor drive being a part of an electromechanical system. The study shows the results of simulations performed on the tested model of a complex electromechanical system during some changes of a backlash zone width. An analysis of wavelet scalograms of the examined signals carried out using a clustering technique was applied in the diagnostic algorithm. The correctness of the earliest fault detection has been verified during monitoring and identification of mass inertia moment for state variables describing physical quantities of a tested complex of the electromechanical system.

Słowa kluczowe

EN

inertia moment; induction motor; wavelet transformation; backlash zone; membership function

PL

moment bezwładności; silnik indukcyjny; transformacja falkowa; strefa luzu; funkcja przynależności

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy ; Lublin University of Technology
• Czasopismo: Applied Computer Science
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 15, no 3
• Strony: 87--102
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., fig., tab.

Twórcy

autor

Tomczyk Marcin

• Electrical School No. 1 in Krakow them. Silesian Insurgents, Kamieńskiego 49, 30-644 Kraków, Poland

autor

Plichta Anna

• Cracow Univeristy of Technology, Faculty of Physics, Mathematics and Computer Science, Institute of Computer Science, Warszawska 24, 31-155 Kraków, Poland

autor

Mikulski Mariusz

• State University of Applied Sciences in Nowy Sącz, Institute of Technology, Zamenhofa 1a, 33-300 Nowy Sącz, Poland

Bibliografia

• [1] Divdel, H., Moghaddam, M. H., & Alipour, G. (2016). A new diagnosis of severity broken rotor bar fault based modeling and image processing system. Journal of Current Research in Science, S(1), 771–780.
• [2] Duda, J. T. (2007). Pozyskiwanie wzorców diagnostycznych w komputerowych analizach sprawności urządzeń. Diagnostyka procesów i systemów. Warsaw, Poland: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT.
• [3] Frąckiewicz, M. (2011). Zastosowanie techniki KHM (k-średnich harmonicznych) w przetwarzaniu obrazów barwnych (Unpublished doctoral dissertation). Silesian University of Technology, Gliwice.
• [4] Głowacz, A., & Głowacz, Z. (2017). Diagnosis of the three-phase induction motor using thermal imaging. Infrared & Physics Technology, 81, 7–16.
• [5] Hasiewicz, Z., & Śliwiński, P. (2005). Falki ortogonalne o zwartym nośniku. Warsaw, Poland: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT.
• [6] Korbicz, J., Kościelny, J. M., & Kowalczuk, Z. (2002). Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania. Warsaw, Poland: WNT.
• [7] Looney, C. G. (1997). Pattern recognition using neural networks. New York, USA: Oxford University Press.
• [8] Mathew, G. (2017). Fault detection in an induction motor drive using discrete wavelet packet transform. IOSR Journal of Electrical and Eectronics Engineering (IOSR-JEEE), 12(2), 01–06.
• [9] Wolkiewicz, M., & Kowalski, Cz. (2015). Diagnostyka uszkodzeń uzwojeń stojana silnika indukcyjnego z wykorzystaniem dyskretnej transformaty falkowej obwiedni prądu stojana. Maszyny elektryczne: zeszyty problemowe, 3(107), 13–18.
• [10] Wysocki, H. (2006). Zastosowanie nieklasycznego rachunku operatorów do identyfikacji liniowych układów dynamicznych. Warsaw, Poland: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT.
• [11] Zając, M. (2009). Metody falkowe w monitoringu i diagnostyce układów elektromechanicznych (No. 371). Cracow, Poland: Politechnika Krakowska.
• [12] Sajjad, S., Zaidi, H., Zanardelli, W. G., Aviyente, S., & Strangas, E. G. (2007). Comparative study of time-frequency methods for the detection and categorization of intermittent faults in electrical drives. In Proc. IEEE Int. Symp. on Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives (pp. 39–45). Cracow.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).