Zastosowanie detektorów neuronowych w detekcji ekscentryczności silników indukcyjnych

• Autorzy: Kamiński M. , Ewert P. , Kowalski C. T.

Warianty tytułu

EN

Application of neural detectors in the detection of the eccentricities of induction motors

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wczesna detekcja ekscentryczności w silnikach indukcyjnych ma duże znaczenie w eksploatacji napędów ze względu na skutki jej występowania. Monitorowanie ekscentryczności jest z reguły realizowane na podstawie analizy widmowej prądu stojana i oceny amplitud charakterystycznych częstotliwości. W artykule przedstawiono możliwość zastosowania detektorów neuronowych do wykrywania ekscentryczności silnika. Do trenowania i testowania sieci neuronowej wykorzystano dane uzyskane z modelowania polowo-obwodowego silnika z różnymi rodzajami i stopniami ekscentryczności. Przedstawiono badania prezentujące wpływ struktury sieci neuronowej oraz wstępnego przygotowania danych wejściowych na dokładność detekcji uszkodzeń.

EN

Early detection of eccentricity in induction motors is very important in the exploitation of motors due to the consequences of its occurrence. Monitoring of the eccentricity is usually made on the basis of spectral analysis of the stator current and observation of the characteristic frequency amplitudes. In the article possibility of neural networks application for detection of eccentricity in induction motors is presented. The training and test of the neural network is based on data obtained from field-circuit modeling of the motor with different types and degrees of eccentricity. Influence of the neural networks structure and initial data scaling on precision of fault detection is presented.

Słowa kluczowe

PL

sieci neuronowe; detekcja ekscentryczności silników indukcyjnych; diagnostyka; klasyfikacja danych; model polowo-obwodowy

EN

neural networks; eccentricity detection of induction; eccentricity detection of induction motors; diagnostics; classification of data; field-circuit model

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 64, nr 30
• Strony: 303--311
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz.

Twórcy

autor

Kamiński M.

autor

Ewert P.

autor

Kowalski C. T.

• Politechnika Wrocławska, Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych, ul Smoluchowskiego 19, 50-372 Wrocław,

Bibliografia

• [1] KOWALSKI C. T., Monitorowanie i diagnostyka uszkodzen silników indukcyjnych z wykorzystaniem sieci neuronowych. Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napedów i Pomiarów Elektrycznych PWr., Wrocław 2005, seria: Monografie nr 18, zeszyt 57.
• [2] OSOWSKI S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2006.
• [3] EWERT P., ZAWILAK T., Zastosowanie modelu polowo-obwodowego do monitorowania ekscentryczności silników indukcyjnych, Zeszyty Problemowe, Maszyny Elektryczne BOBRME KOMEL nr 87/2010, Katowice, Czerwiec 2010, s. 161-166.
• [4] THOMSON W.T., BARBOUR A., On-line current monitoring and application of a finite element method to predict the level of static airgap eccen-tricity in three-phase induction motors, IEEE Trans. En. Conv., Vol. 13, No. 4, Dec 1998, pp. 347-357.
• [5] NANDI S., TOLIYAT H. A., LI X., Condition monitoring and fault diagnosis of electrical motors – a review, IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol. 20, No. 4, December 2005, pp. 719-729.
• [6] KOWALSKI C. T., EWERT P., Zastosowanie analizy widmowej pradu stojana do monitorowania ekscentrycznosci silników indukcyjnych, Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napedów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej nr 60, seria Studia i Materiały nr 27, Wrocław 2007, s. 260-270.
• [7] KAMINSKI M., KOWALSKI C.T., ORŁOWSKA-KOWALSKA T., General regression neural networks as rotor bar fault detection of induction motor, IEEE International Conference on Industrial Technology ICIT 2010 Chile, pp. 1239 - 1244.