Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Fractionalized PID control in multi-model approach: a new tool for detection and diagnosis faults of dc motor

Bensafia Yassine, Boukra Tahar, Khettab Khatir

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 6

45--48

EN

A new approach for the detection and diagnosis of faults DC-motor using the fractionalized PID in multi-model controllers is presented in this paper. We propose to use the hysteresis algorithm switching law which allows adapting these regulators to the plant model in real time. Eight models corresponding to the healthy motor and seven faults were considered. Thus, a bank of eight controllers was designed by using an fractionalized controller. To detect and identify a fault, the response of the DC-motor is compared with each of response model and the supervisors select the adequate controller corresponding to the minimal index of the performance. A simulation results illustrates the efficiency of the proposed control approach ( Fractionalized PID) comparing with integer and fractional PID controllers. This approach can also be generalized to others fractional and integer systems in order to improve their performances and noise rejection.

PL

W artykule przedstawiono nowe podejście do wykrywania i diagnozowania usterek silnika prądu stałego z wykorzystaniem frakcjonowanego PID w regulatorach wielomodelowych. Proponujemy zastosowanie prawa przełączania algorytmu histerezy, które pozwala na dostosowanie tych regulatorów do modelu instalacji w czasie rzeczywistym. Rozważono osiem modeli odpowiadających zdrowemu silnikowi i siedem usterek. W ten sposób zaprojektowano bank ośmiu kontrolerów przy użyciu kontrolera podzielonego na części. Aby wykryć i zidentyfikować uszkodzenie, odpowiedź silnika prądu stałego jest porównywana z każdym z modeli odpowiedzi, a nadzorcy wybierają odpowiedni sterownik odpowiadający minimalnemu wskaźnikowi wydajności. Wyniki symulacji ilustrują efektywność proponowanego podejścia do regulacji (frakcjonowany PID) w porównaniu z regulatorami całkowitoliczbowymi i ułamkowymi PID. To podejście można również uogólnić na inne systemy ułamkowe i całkowite w celu poprawy ich wydajności i tłumienia szumów.

2

Fault detection and diagnosis of air-conditioning system using long short-term memory recurrent neural network

Sulaiman Noor Asyikin, Menanti Nur Amalina Sabal, Yusop Azdiana Md, Zainudin Muhammad Noorazlan Shah, Yatim Norhidayah Mohamad, Razak Norazlina Abd, Abdullah Md Pauzi

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 9

113--117

EN

In this project, a fault detection and diagnosis (FDD) system was developed using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM RNN), to detect and classify six common faults in a centralised chilled water air conditioning system. Datasets from a lab-scale centralised chilled water air conditioning system were used in the developed model. Results showed that the classifier model demonstrated a classification accuracy of over 99.3% for all six classes.

PL

W ramach tego projektu opracowano system wykrywania i diagnozowania usterek (FDD) z wykorzystaniem powtarzającej się sieci neuronowej długookresowej pamięci (LSTM RNN) w celu wykrycia i sklasyfikowania sześciu powszechnych usterek w scentralizowanym systemie klimatyzacji wody lodowej. W opracowanym modelu wykorzystano zestawy danych ze scentralizowanego systemu klimatyzacji wody lodowej w skali laboratoryjnej. Wyniki pokazały, że model klasyfikatora wykazał dokładność klasyfikacji na poziomie ponad 99,3% dla wszystkich sześciu klas.

3

Hybrid fault diagnosis of railway switches based on the segmentation of monitoring curves

Ou D., Tang M., Xue R., Yao H.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2018

|

Vol. 20, no. 4

514--522

EN

Switches are one of the most important pieces of infrastructure in railway signal systems, and they significantly influence the efficiency and safety of train operation. Currently, the identification of switch failures mainly depends on the experience of railway staff and the use of simple thresholding methods. However, these basic methods are highly inaccurate and frequently result in false and missing alarms. This paper aims to develop a hybrid fault diagnosis (HFD) method for railway switches. The method is an intelligent diagnosis method that uses massive current curves collected by microcomputer monitoring systems. We first divide the switch operation current curves into three segments based on the three mechanical processes that occur during switch operation. Then, a standard curve is selected from the fault-free curves, and common typical faults are ascertained through a microcomputer monitoring system. Finally, derivative dynamic time warping and a quartile scheme are employed to identify fault curves. An experiment based on current curves collected from the Guangzhou Railway Bureau in China demonstrates that the HFD method is extremely accurate and has low false and missing alarm rates. HFD performs better than the studied support vector machine (SVM) and dynamic time warping (DTW) methods, which are widely used for fault diagnosis.

PL

Zwrotnice stanowią jeden z najważniejszych elementów infrastruktury systemów sygnalizacji kolejowej i mają znaczący wpływ na wydajność i bezpieczeństwo eksploatacji pociągów. Obecnie, identyfikacja awarii zwrotnic zależy głównie od doświadczenia personelu kolejowego i opiera się na stosowaniu prostych metod progowania. Jednakże te elementarne metody są wysoce niedokładne i często skutkują fałszywymi alarmami lub brakiem alarmu. Niniejszy artykuł ma na celu opracowanie hybrydowej metody diagnostyki błędów (HFD) dla zwrotnic kolejowych. Metoda ta jest inteligentną metodą diagnostyczną, która wykorzystuje wykresy przebiegu prądowego zebrane przez mikrokomputerowe systemy monitorowania. Najpierw krzywe prądowe działania zwrotnicy dzieli się na trzy segmenty w oparciu o trzy procesy mechaniczne, które zachodzą podczas jej działania. Następnie, spośród krzywych opisujących działanie bezusterkowe, wybiera się przebieg standardowy, a w dalszej kolejności ustala się, z wykorzystaniem mikrokomputerowego systemu monitorowania, najczęściej występujące, typowe błędy działania zwrotnicy. Wreszcie, do identyfikacji krzywych błędów stosuje się schemat kwartylowy oraz metodę derivative dynamic time warping wykorzystującą pochodne do klasyfikacji szeregów czasowych. Eksperyment oparty na krzywych prądowych zebranych przez Guangzhou Railway Bureau w Chinach pokazuje, że metoda HFD jest wyjątkowo dokładna i skutkuje niską liczbą fałszywych i brakujących alarmów. HFD daje lepsze wyniki niż szeroko stosowane do diagnozowania błędów metody maszyny wektorów nośnych (SVM) i dynamic time warping (DTW).

4

Diagnostic methods of detecting defects within the material with the use of active infrared thermovision

Grochalski K., Peta K.

Archives of Mechanical Technology and Materials

|

2017

|

Vol. 37

41--44

EN

Article presents the methods of detecting defects within material with the use of active infrared thermovision. During the study ABS and PVC samples were used inside which internal structure defects and defects of glue conjunction between components were modeled. During combining composite materials with the use of glue joints, there is a problem with homogenous distribution of the glue layer on the surface of an element, which results in the creation of defects in joint structure and the decline of active surface of adhesion forces on the combined materials. It is then necessary to control the quality of the conjunction between the glued surfaces. The use of non-contact diagnostic methods allows to analyze a larger surface which conditions in more efficient quality control process. In the study, external heat excitation was used - optical excitation with periodic variable signal (LockIn method) and unit step excitation (Pulse method). The methods of analysis of the obtained thermograms are presented.