Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
1 Przegląd Elektrotechniczny
1 Scientific Papers of The Institute of Electrical Machines, Drives and Measurements of the Wrocław University of Science and Technology Series: Studies and Research

2 Pawlak M.

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: frequency analysis of stator current

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Application of mobile devices with the Android system for the induction motors faults diagnosis

Pawlak M.

Przegląd Elektrotechniczny

2013

R. 89, nr 2b

150--153

The article presents a prototype of a remotely controlled measurement system for the diagnostics of induction motors, which uses any mobile device with the Android system, and diagnostic software installed on it as its hardware component (e.g. a mobile phone or a tablet). In the measurement component of the system there are two current clamps measuring motor current in two phases and a microprocessor logger which sends measurement samples to the mobile device by radio waves using the Bluetooth technology.

W artykule przedstawiono prototyp zdalnego systemu pomiarowego do diagnostyki silników indukcyjnych, który w części sprzętowej wykorzystuje dowolne urządzenie przenośne z systemem Android (np. telefon komórkowy, czy tablet) z zainstalowanym oprogramowaniem diagnostycznym. Część pomiarową systemu stanowią dwie przystawki cęgowe mierzące prąd silnika w dwóch fazach oraz mikroprocesorowy rejestrator, który przesyła próbki pomiarowe do urządzenia przenośnego drogą radiową, wykorzystując technologię Bluetooth.

Projektowanie neurodetektorów uszkodzen wirników silników indukcyjnych zasilanych z przemiennika częstotliwosci

Pawlak M.

Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały

2009

Vol. 63, nr 29

238-251

W ostatnim czasie diagnostyka eksploatacyjna napedów elektrycznych z silnikami indukcyjnymi odgrywa coraz wieksza role. Nieustannie poszukuje sie nowych rozwiazan w zakresie sprzetowej realizacji aparatury diagnostycznej, pozwalajacej na ocene stanu technicznego silnika w czasie jego normalnej pracy. Jednym z czesciej wykorzystywanych sygnałów diagnostycznych jest prad fazowy silnika, mierzony zarówno w układach napedowych zasilanych bezposrednio z sieci energetycznej, jak i z falownika. Do oceny stopnia uszkodzenia silnika coraz czesciej wykorzystuje sie sztuczne sieci neuronowe, które po uprzednim wytrenowaniu staja sie praktycznym narzedziem diagnostycznym. Jednak opracowanie skutecznego neurodetektora uszkodzen silnika jest zadaniem trudnym, które wymaga pewnego doświadczenia. Do najważniejszych etapów projektowych należa: wybór struktury sieci neuronowej, odpowiedni dobór cech diagnostycznych stanowiacych sygnały wejsciowe sieci oraz odpowiednio przeprowadzony proces uczenia sieci. Niniejszy artykuł przedstawia praktyczne wskazówki, które moga byc pomocne przy projektowaniu i trenowaniu neuronowych detektorów uszkodzeń wirnika silnika zasilanego z przemiennika częstotliwości.

Recently, the on-line monitoring of induction motors condition is very important issue in the industry. Early detection of abnormal operating condition of the motor allows to avoid serious breakdown of the drive system. One of the most popular noninvasive method applied for induction motor faults detection purposes is the motor current signature analysis (MCSA). This method is frequently used for rotor failures detection, in connection with the artificial intelligence techniques, such as neural networks. The neural fault detectors can be attractive diagnostic tool, after properly performed training process. Unfortunately, practical realization of the effective neural networks-based rotor faults indicator seems be difficult task, because it requires an extensive knowledge and a broad experience. The most important stages of designing process are: a choice of neural network structure, choice of diagnostic pattern, specification of input signals vector and using appropriate training algorithm. This paper presents a practical directions for designing and training of the neural network based rotor fault detectors of induction motor, supplied from frequency inverter.