Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
About possible automation of mine electrical equipment diagnostics and monitoring using 3-phase hodographs of electric quantity
Języki publikacji
Abstrakty
Z punktu widzenia diagnostyki czasowe przebiegi wielkości elektrycznych każdego układu elektrycznego są nośnikami zakodowanych informacji o działaniu i stanie elementów tego układu, zmianie wartości parametrów, ich niesymetrii lub wystąpieniu stanu awaryjnego. Hodografy funkcji wektorowych fazowych wielkości elektrycznych w przypadkach wystąpienia zakłóceń w pracy układu są charakterystyczne dla określonego zakłócenia i różnią się znacząco od przebiegów hodografów dla normalnej pracy układu. Pozwala to na identyfikację i lokalizację występującego zakłócenia w układzie. Niedogodnością w wykorzystaniu hodografów jako sygnałów diagnostycznych jest, że do ostatecznej oceny stopnia deformacji hodografu, a w rezultacie stwierdzenia wystąpienia, rodzaju uszkodzenia elementu i jego lokalizacji w układzie niezbędna jest interpretacja człowieka . obserwatora (diagnosty), wykorzystującego swoją wiedzę i doświadczenie w tym zakresie. Rozwiązanie tego problemu możliwe jest przy wykorzystaniu metod sztucznej inteligencji, co potwierdzają wyniki badań prowadzonych w różnych ośrodkach zagranicznych [1,6].
From the point of view of diagnostics the electric quantities transients of each electrical systems are the information carriers on operation and condition of the system elements, variation of parameter values, their asymmetry or failure state. In case of disturbances of the system operation, the hodographs of vector functions of electric quantities are characteristic of a defined disturbance and they remarkably differ from the hodograph runs for normal operation of the system. This allows to identify and localize a disturbance which occurs in the system, An inconvenience in using hodographs is that for the final estimation of hodograph deformation degree, and stating its occurrence, kind of the element damage and its localization in the system . the interpretation by a man (an observer or diagnostician) is necessary, as he can make use of his knowledge and experience within this scope. To solve this problem, the methods of artificial intelligence can be used what has been justified by the results of tests conducted by varied foreign institutes.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
37--42
Opis fizyczny
Bibliogr. 6 poz., rys.
Twórcy
autor
- Akademia Górniczo-Hutnicza
Bibliografia
- 1. Nejjari H., Benbouzid M.E.H.: Monitoring and diagnosis of induction motors electrical faults using a current Park's vector pattern learning approach. IEEE Transactions On Industry Applications, Vol.36, No 3, May/June 2000, pp.730 :735.
- 2. Rojek R., Bartecki K., Korniak J.: Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych i logiki rozmytej w automatyce. Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej. Opole, 2000.
- 3. Strycharz J.: Sposób i układ do diagnozowania wielofazowego układu przekształtnikowego. Patent RP, nr 173126, GOIR 31/26, 30.01.1998. ( zgłoszenie, 10.06.1994, P 303813,).
- 4. Strycharz J.; O możliwości zastosowania hodografów funkcji wektorowych wielkości elektrycznych do diagnostyki trójfazowych układów energoelektronicznych. Mater. Konferencji nt: Energoelektronika na przełomie wieków – EZP 2000. Warszawa - Międzylesie, 2000, TI, 3.227 - 238.
- 5. Szklarski L., Strycharz J.: Praktyczne aspekty diagnostyki klatek silników asynchronicznych. Wiadomości Górnicze. 1999, 1r.5, S. 13-16.
- 6. Zidani F., Benbouzid M.E.H., Diallo D., Nait-Said M.S.: Induction motor stator faults diagnosis by a current Concordia pattern based fuzzy decision system. IEEE Transactions On Energy Conversion, Vol. 18, No 4, Dec. 2003, pp. 469 - 475.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BGPK-1139-4692