PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Fuzzy approach for induction motor fault diagnosis

Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Logika zbiorów rozmytych w diagnostyce uszkodzeń silników indukcyjnych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper is concerned in the motor fault detection and diagnosis. Using fuzzy logic strategy, a better understanding of the heuristics underlying the motor fault detection/diagnosis process can be achieved. The proposed fuzzy approach is based on the stator currents Park's vector pattern. Stator currents in an induction motor were measured, recorded and employed for computation of the stator currents Park's vector pattern under different operating conditions. Simulated experimental results are presented in terms of motor fault detection accuracy and knowledge extraction feasibility. The results show the effectiveness of the proposed method.
PL
Artykuł poświęcony jest problematyce diagnostyki uszkodzeń silników. Zastosowanie logiki zbiorów rozmytych prowadzi do lepszego zrozumienia praktycznych metod detekcji i diagnozowania uszkodzeń. Proponowane zastosowanie zbiorów rozmytych oparte jest o Parkowskie wykresy wektorowe prądów stojana. Dokonano pomiarów i rejestracji przebiegu tych prądów i przeanalizowano wykresy Parka w różnych stanach pracy silników. Badania symulacyjne prowadzono pod kątem skuteczności i dokładności proponowanej metody w detekcji i diagnostyce uszkodzeń. Rezultaty wskazują, że metoda jest efektywna.
Rocznik
Strony
137--146
Opis fizyczny
Bibliogr. 17 poz., tab., rys.
Twórcy
autor
  • University of Batna, Algeria
  • University of Batna, Algeria
autor
  • University of Batna, Algeria
  • University of Picardie "Jules Verne", France
Bibliografia
  • 1. Filippetti F., Franceschin i G.,Tassoni C.,Vas P.: Recent developpments of induction motor drivers fault diagnosis using AI techniques. IEEE Trans. On Ind. Electronics, Vol. 47, No 5, Oct. 2000, pp. 994-1003.
  • 2. Kosko B.: Neural networks for signal processing. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1991.
  • 3. Ritchie E., Xiaolan Deng E., Jokinen T.: Diagnosis of rotor faults in squirrel cage ind. motors using a fuzzy logic approach. Proc. ICEM'94, Vol. 2, Paris, France, Sept. 1994, pp. 348-352.
  • 4. Penman B., Sedding H., Fink W.: Detection and localisation of interturn short circuits in the stator winding of operating motors. IEEE winter Power Meeting, Feb. 1994.
  • 5. Chow M: Methodologies for motor incipient fault detection. Singapore: World Scientific, 1997.
  • 6. Sood A.,Fahs A., Henein N.: Engine fault analysis, part l: statistical methods. IEEE Trans. On Ind. Electronics, Vol. 32, Nov. 1985, pp. 294-300.
  • 7. Isermann R., Freyermuth B.: Process fault diagnosis based on process model knowledge. J. Dynam. Syst. Meas. Contr., Vol. 113, 1991, pp. 620-626.
  • 8. Benbouzid M.: A review of induction motors signature analysis as a medium for faults detection. IEEE Trans. On Ind. Electronics, Vol. 47, No 5, Oct. 2000, pp. 984-992.
  • 9. Mendel J.: Fuzzy logic systems for engineering a tutorial. Proc. of IEEE, Vol. 3, March 1995, pp. 345-377.
  • 10. Benbouzid M. et al: Induction motor faults detection using advanced spectral analysis technique Proc. 1998 Int. Conf. Electrical Machines, Vol. 3, Istanbul, Turkey, 1998, pp. 1849-1854.
  • 11. Trzynadlowski A., Ritchie E.: Comparative investigations of diagnostic media for induction motors: a cage of rotor cage faults. IEEE Trans. On Ind. Electronics, Vol. 47, No 5, Oct. 2000, pp. 1092-1098.
  • 12.Trzynadlowski A.: Detection of mechanical abnormalities in induction motors by electric measurements. Int. J. of rotating Mach., Vol. 5, No. 1, 1999, pp. 41-52.
  • 13. Vas P.: Parameter estimation, condition monitoring, and diagnosis of electrical machines. Oxford, Oxford Univ. Press, 1993.
  • 14. Trzynadlowski A., Chassemzadeh M., Legowski S.: Diagnostics of mechanical abnormalities in induction motors using instantaneous electric power. IEEE Trans. Energy Conversion, Vol. 14, Dec. 1999. pp. 1417-1423.
  • 15. Filippetti i F., Franceschini G., Tassoni C.: A survey of AI techniques approach for induction machines on-line diagnostics. Proc. IEE-Elect. Power Applicat., Vol. 141, No 6, 1994, pp. 317-322.
  • 16. Thomson W.: A review of on-line condition monitoring techniques for induction motors-Past, present and future. Proc. SDEM PED’99, Gijon, Spain, Sept. 1999, pp. 3-17.
  • 17. Salles G. et al: Monitoring of induction motor load by neural network techniques. IEEE Trans. On Powers Electronics, Vol. 15, No 4, July 2000, pp. 762-768.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPS2-0018-0061
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.