Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  static eccentricity
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Fault diagnosis and condition monitoring of synchronous machines running under load is a key determinant of their lifespan and performance. Faults such as broken rotor bars, bent shafts and bearing issues lead to eccentricity faults. These faults if not monitored may lead to repair, replacement and unforeseen loss of income. Researchers who attempted to investigate this kind of machine stopped at characterizing and deduced ways, types and effects of rotor eccentricity fault on the machine inductances using the winding function method. A modified closed-form analytical model of an eccentric synchronus reluctance motor (SynRM) is developed here taking into cognizance the machine dimensions and winding distribution for the cases of a healthy and unhealthy SynRM. This paper reports the study the SynRM under static rotor eccentricity using the developed analytical model and firming up the model with finite element method (FEM) solutions. These methods are beneficial as they investigated and presented the influence of the degrees of static eccentricity on the machine performance indicators such as speed, torque and the stator current and assess the extent to which the machine performance will deteriorate when running with and without load. The results show that static eccentricity significantly affects the machine’s performance as the degree of eccentricity increases.
2
Content available remote Dynamic and static eccentricity detection in induction motors in transient states
EN
The following paper presents possibilities for the application of selected time-frequency analysis methods in the fault detection of cage induction machines in transient states. The starting phase current of the machine was chosen as a diagnostic signal. Selected faults were eccentricities – static and dynamic. In order to increase the selectivity of the obtained signal transformations, a notch filter was used to remove the base harmonic of the phase current. Two approaches of fault detection were compared. In the first approach, the characteristic feature of fault was extracted using DWT analysis. Next, TMCSA methodology was applied in which characteristic harmonics related to faults were shown on a time-frequency plane. In this case, applied methods were a Gabor transformation, STFT, CWT and Wigner–Ville’s transformation. In the analysis, a phase current signal approximated by DWT was used. DWT approximation was applied to filter higher harmonics which improves the resolution of the obtained transformations.
PL
W artykule przedstawiono możliwości zastosowania wybranych metod analizy czasowo-częstotliwościowej do diagnostyki uszkodzeń silników indukcyjnych klatkowych w przejściowych stanach pracy. Jako sygnał diagnostyczny wybrano prąd fazowy silnika podczas rozruchu. Wybranymi przypadkami uszkodzeń silnika są ekscentryczność statyczna i dynamiczna. W celu poprawienia selektywności otrzymanych transformat wykorzystano filtr Notcha do usunięcia harmonicznej podstawowej prądu. Porównano dwa podejścia diagnostyczne wykrywania uszkodzeń. Pierwsze za pomocą analiz wielorozdzielczych z użyciem DWT, polegające na wyróżnieniu charakterystycznego wzorca związanego z uszkodzeniem. Drugie podejście polegało na zastosowaniu metodologii TMCSA, czyli ekstrakcji charakterystycznych harmonicznych związanych z uszkodzeniami zależnych od poślizgu na płaszczyznach TF. W tym wypadku rozważanymi metodami analizy były transformacje Gabora, STFT, Wignera–Ville’a oraz CWT. Do tych analiz został wykorzystany sygnał prądu aproksymowany z użyciem DWT, w celu odfiltrowania widma czasowo-częstotliwościowego o wyższych częstotliwościach, aby poprawić rozdzielczość otrzymywanych transformat.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.