Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Detection and classification of air gap eccentricity fault in induction machine using artificial intelligence techniques

Bentrad Moutaz Bellah, Ghoggal Adel, Bahi Tahar

Diagnostyka

2024

Vol. 25, No. 4

art. no. 2024412

This paper employs artificial intelligence to diagnose induction machine health by detecting air gap eccentricity under varied conditions. It addresses Model-Based Method and conventional MCSA techniques limitations, requiring extensive model knowledge. The proposed technique relies on stator current signals, simplifying data acquisition. Using Root Mean Square and raw data using the three phases of stator current from a multi winding model of a squirrel cage induction machine. The study emphasizes on employing classification and regression tasks for supervised learning as a non-model-based approach by applying several models and classifiers to choose the best one for the monitoring task. This approach allows online diagnosis, detecting defects early, even under weak load conditions by conduction a multiclassification technique for each class of the dataset. The paper's strength lies in its holistic analysis of signal fluctuations, categorizing faults based on nature and location. Overall, the proposed algorithm for the classification which is Decision Trees achieved an overall accuracy surpassing 80% against other classifiers, and for the regression task Random Forest outperformed by delivering the least values of loss error with 0.014 using mean square error evaluation metric and achieving a 98.6% accuracy.

Direct-Indirect PWM vector controlled of the dual-star asynchronous motor based on a modified winding function approach using the current controller for a six-phase inverter

Bouchaala Safia, Ghoggal Adel, Rouabhi Riyadh

Przegląd Elektrotechniczny

2023

R. 99, nr 5

120--125

The study shown in this paper is concerned with the two-star asynchronous motor, and this motor is from the family of six-phase induction motors, which has many advantages in the industrial world. The featured in this article is the mathematical model of the double star motor by adopting the spatial harmonics of the inductance distribution on the squirrel-cage rotor bars and calculating the different inductances following the modified winding function approach (MWFA). Then we care about the control systems for this motor, especially the PWM command, by controlling a hexagonal inverter that feeds the DSAM. Finally, we make a preferential comparison between the two types of direct and indirect PWM control according to various operating circumstances, including load, torque, and speed fluctuations, considering the impact of spatial harmonics, to find out the best between them for this type of engine.

Badanie przedstawione w tym artykule dotyczy dwugwiazdkowego silnika asynchronicznego, a ten silnik pochodzi z rodziny sześciofazowych silników indukcyjnych, która ma wiele zalet w świecie przemysłowym. W tym artykule omówiono model matematyczny silnika z podwójną gwiazdą, przyjmując harmoniczne przestrzenne rozkładu indukcyjności na prętach wirnika klatkowego i obliczając różne indukcyjności zgodnie z podejściem zmodyfikowanej funkcji uzwojenia (MWFA). Następnie dbamy o układy sterowania dla tego silnika, zwłaszcza polecenie PWM, sterując heksagonalnym falownikiem, który zasila DSAM. Na koniec dokonujemy preferencyjnego porównania między dwoma rodzajami bezpośredniego i pośredniego sterowania PWM w zależności od różnych okoliczności roboczych, w tym wahań obciążenia, momentu obrotowego i prędkości, biorąc pod uwagę wpływ harmonicznych przestrzennych, aby znaleźć najlepsze między nimi dla tego typu silnik.