Wykorzystanie sieci neuronowych w diagnostyce silników indukcyjnych

• Autorzy: Swędrowski L.

Warianty tytułu

EN

Neural networks application to induction motor's diagnostics

• Konferencja: Zastosowanie komputerów w nauce i technice 2002. Cykl seminariów zorganizowanych przez Oddział Gdański PTETiS (12 ; 2002 ; Gdańsk, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Dziedziną zainteresowań autora referatu jest diagnostyka silników indukcyjnych przy wykorzystaniu analizy widmowej pomiarów prądu zasilającego silnik Wyniki badań, prezentowane w referacie, dotyczą diagnostyki klatek wirników. W środowisku LabVIEW została stworzona aplikacja służąca do pomiaru, prezentacji i zapisu przebiegów widma prądu stojana z uwzględnieniem potrzeb pomiarowych występujących podczas badania wirników silników indukcyjnych przy użyciu sieci neuronowych. Celem skonstruowanego klasyfikatora neuronowego było stworzenie narzędzia pozwalającego na przypisanie badanego silnika indukcyjnego do jednej z dwu grup: sprawny lub uszkodzony, oraz potwierdzenie skuteczności stosowania sieci neuronowych w połączeniu z metodą analizy widma prądu stojana w wykrywaniu uszkodzeń klatki wirnika. Do stworzenia poprawnie działających sieci neuronowych należało posiadać odpowiednią liczbę rzeczywistych przebiegów widma prądu stojana, dla różnych silników, oraz przy różnym obciążeniu. Analizie poddano pięćdziesiąt pięć widm (czterdzieści trzy przebiegi w zbiorze uczącym i dwanaście w zbiorze testującym) prądu stojana dla czterech obciążonych silników. Klasyfikacji dokonano wykorzystując sieci: Kohonena i sieć typu MLP.

EN

The investigation results presented in the paper are related to diagnostics of induction rotor's cages. The virtual tool shown in the paper was created for investigations as an instrument used to measure, to present and to register the stator's current spectrum characteristics. The constructed neuron classifier was to create an instrument enabling to assign the induction motor under test to one of two groups - faultless or defective, and to prove the effectiveness of applying the neuron network in conjunction with the stator's current spectrum analysis to find out damage in the rotor's cage. Two options are described: Kohonen self-organizing feature maps and unidirectional multi-layer perceptrons (MLP). Both the networks has successfully solved the stator's current spectra classification problem assigned to it, and hence also the technical diagnostics of the rotor's cage condition.

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2002
• Tom: Nr 18
• Strony: 189--194
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., 2 rys.

Twórcy

autor

Swędrowski L.

• Politechnika Gdańska ul. Narutowicza 11/12, 80-952 Gdańsk tel: [phone] fax: [phone]

Bibliografia

• 1. Glinka T - Badania diagnostyczne maszyn elektrycznych w przemyśle. Katowice 1998.
• 2. Glinka T., Gąsiorowski T. - Przegląd metod badań diagnostycznych klatki wirnika silnika indukcyjnego. Przegląd Elektrotechniczny 5/99.
• 3. Tadeusiewicz R - Sieci Neuronowe. Państwowa Oficyna Wydawnicza RM 1993.
• 4. Kwaśniewski J - Wprowadzenie do inteligentnych przetworników pomiarowych. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne Warszawa 1993.
• 5. Świsulski D. - Laboratorium z systemów pomiarowych. Wyd. PG, Gdańsk 1998.
• 6. Mieczkowski A.: Wykorzystanie sieci neuronowych w diagnostyce wirników silników indukcyjnych. Praca dyplomowa. PG, Gdańsk 2001.