Diagnostyka silnika synchronicznego oparta na analizie sygnałów akustycznych z zastosowaniem MFCC i klasyfikatora rozmytego

• Autorzy: Głowacz A.

Warianty tytułu

EN

Diagnostics of a synchronous motor based on the analysis of acoustic signals with the use of MFCC and fuzzy classifier

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zaprezentowano metodę diagnozowania stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Metoda ta oparta jest na badaniu sygnałów akustycznych generowanych przez silnik synchroniczny. System rozpoznawania dźwięku oparty jest na algorytmach przetwarzania danych takich jak algorytm MFCC i klasyfikator rozmyty z trójkątną funkcją przynależności. Zaimplementowano oprogramowanie do rozpoznawania dźwięków silnika synchronicznego. Przeprowadzono badania dla czterech stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Wyniki badań potwierdzają, że system może być przydatny do wykrywania uszkodzeń i zabezpieczania silników.

EN

The article features a method to diagnose pre-damage states of a synchronous motor. The method is based on the tests of acoustic signals generated by a synchronous motor. The sound recognition system is based on data processing algorithms, such as the MFCC algorithm and fuzzy classifier with a triangular membership function. The software to recognize the sounds of a synchronous motor was implemented. Additionally, there were tests conducted for four pre-damage states of a synchronous motor. The test results confirm that the system can be useful to detect damages and to protect the motors.

Słowa kluczowe

PL

diagnostyka silnika; silnik synchroniczny

EN

diagnostic of motor; synchronous motor

• Wydawca: Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
• Czasopismo: Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 48, nr 10
• Strony: 5--9
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz.,Wykr., wz., il.,

Twórcy

autor

Głowacz A.

• Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków

Bibliografia

• 1. Głowacz Z, Zdrojewski A.: Analiza spektralna sygnałów silnika komutatorowego prądu stałego zasilanego ze źródła napięcia stałego. Przegląd Elektrotechniczny; 82 (2006) nr 11, 76-79.
• 2. Antal M., Antal L., Zawilak J.: Badania eksperymentalne silnika indukcyjnego z uszkodzoną klatką wirnika. Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej; nr 59, Studia i Materiały, Oficyna Wydaw. PWroc., 2006. s. 69-77.
• 3. Kowalski C. T.: Monitorowanie i diagnostyka uszkodzeń silników indukcyjnych z wykorzystaniem sieci neuronowych. Wyd. Pol. Wrocławskiej, Monografie, t.57, nr 18, Wrocław, 2005.
• 4. Sałat R., Osowski S., Siwek K.: Principal Component Analysis for feature selection at the diagnosis of electrical circuits. Przegląd Elektrotechniczny, 2003, No 10, pp. 667-670.
• 5. The MARF Development Group, Modular Audio Recognition Framework v.0.3.0-devel-20050606 and its Applications. Application note, Montreal, Quebec, Canada, 2005.
• 6. Tadeusiewicz R.: Speech recognition versus understanding of the nature of speech deformation in pathological speech analysis (Abstract). Archives of Acoustics, Vol. 28, No. 3. 2003, pp. 260.
• 7. Głowacz A., Głowacz W.: Sound recognition of dc machine with application of FFT and backpropagation neural network. Przegląd Elektrotechniczny (Electrical Review), R. 84, Nr 9/2008, pp. 159-162.
• 8. Sutowski P.: Wykorzystanie wartości skutecznej sygnału emisji akustycznej oraz metod sztucznej inteligencji do oceny zużycia ściernicy. Pomiary Automatyka Kontrola, Vol. 55, 4/2009, 255-258.
• 9. Pasko M., Walczak J.: Teoria Sygnałów. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2007.
• 10. Mrówka P.: Algorytmy kompensacji warunków transmisyjnych i cech osobniczych mówcy w systemach automatycznego rozpoznawania mowy. Rozprawa Doktorska, Politechnika Wrocławska, Wrocław 2007.
• 11. Ganchev T., Fakotakis N., Kokkinakis G.: Comparativc evaluation of various MFCC implementations on the speaker verification task. Proceedings of 10th International Conference on Speech and Computer (SPECOM 2005), Vol. 1, pp. 191-194.
• 12. Sigurdsson S., Brandt Petersen K., Lehn-Schiøler T.: Mel Frequency Cepstral Coefficients: An Evaluation of Robustness of MP3 Encoded Music. Proceedings of ISMIR 2006, 7th International Conference on Music Information Retrieval, Victoria, Canada, 8-12 October 2006.
• 13. Slaney M. "Auditory Toolbox. Version 2", Technical Report #1998-010, Interval Research Corporation, 1998.
• 14. Szabat K., Orłowska-Kowalska T.: Adjustment of classical and fuzzy logic speed controllers for electrical drives with elastic joint. Proceedings of XVI International Conference on Electrical Machines (ICEM 2004), Cracow, 2004.
• 15. Kosanovic B. R., Chapairo L. F., Sclabassi R. J.: Signal Analysis in Fuzzy Information Space, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 77, pp. 49-62. 1996.