[article] in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N° 3 (Septembre 2006) . - 584-591 p. Titre : | Model and Information Theory-Based Diagnostic Method for Induction Motors | Titre original : | La théorie de modèle et d'information basé lsur a méthode diagnostique pour des moteurs à induction | Type de document : | texte imprimé | Auteurs : | Sanghoon, Lee, Auteur ; Karlapalem, Lalit ; Bryant, Michael D. | Article en page(s) : | 584-591 p. | Note générale : | Génie Mécanique | Langues : | Anglais (eng) | Mots-clés : | Théorie de l'information Moteur à induction Simulation Court circuit Condensateur Transmission Shannon | Résumé : | Introduced is a model-based diagnostic system for motors, that also employs concepts of information theory as a health metric. From an existing bond graph of a squirrel cage induction motor, state equations were extracted and simulations performed. Simulated were various cases, including the response of an ideal motor, which functions perfectly to designer's specifications, and motors with shorted stator coils, a bad phase capacitor, and broken rotor bars. By constructing an analogy between the motor and a communication channel, Shannon's theorems of information theory were applied to assess functional health. The principal health metric is the channel capacity, which is based on integrals of signal-to-noise ratios. The channel capacity monotonically reduces with degradation of the system, and appears to be an effective discriminator of motor health and sickness. The method was tested via simulations of a three-phase motor; and for experimental verification, a two-phase induction motor was modeled and tested. The method was able to predict impending functional failure, significantly in advance.
Le système présenté est un système diagnostique modèle-basé pour des moteurs, celui utilise également des concepts de théorie de l'information comme santé métrique. À partir d'un graphique existant d'obligation d'un moteur à induction de camp d'écureuil, des équations d'état ont été extraites et des simulations ont été effectuées. Été simulés ont de divers cas, y compris la réponse d'un moteur idéal, qui fonctionne parfaitement selon les caractéristiques du concepteur, et des moteurs avec des enroulements court-circuits de redresseur, un mauvais condensateur de phase, et les barres cassées de rotor. En construisant une analogie entre le moteur et une voie de transmission, les théorèmes de Shannon de la théorie de l'information ont été appliqués pour évaluer la santé fonctionnelle. La santé principale métrique est la capacité de canal, qui est basée sur des intégrales des rapports signal/bruit. La capacité de canal réduit monotoniquement avec la dégradation du système, et semble être un discriminateur efficace de santé et de maladie de moteur. La méthode a été examinée par l'intermédiaire des simulations d'un moteur triphasé ; et pour la vérification expérimentale, un moteur à induction biphasé a été modelé et examiné. La méthode pouvait prévoir l'échec fonctionnel imminent, sensiblement à l'avance. | En ligne : | onandon7@hotmail.com, ckl@mail.utexas.edu, mbryant@mail.utexas.edu |
[article] Model and Information Theory-Based Diagnostic Method for Induction Motors = La théorie de modèle et d'information basé lsur a méthode diagnostique pour des moteurs à induction [texte imprimé] / Sanghoon, Lee, Auteur ; Karlapalem, Lalit ; Bryant, Michael D. . - 584-591 p. Génie Mécanique Langues : Anglais ( eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 128 N° 3 (Septembre 2006) . - 584-591 p. Mots-clés : | Théorie de l'information Moteur à induction Simulation Court circuit Condensateur Transmission Shannon | Résumé : | Introduced is a model-based diagnostic system for motors, that also employs concepts of information theory as a health metric. From an existing bond graph of a squirrel cage induction motor, state equations were extracted and simulations performed. Simulated were various cases, including the response of an ideal motor, which functions perfectly to designer's specifications, and motors with shorted stator coils, a bad phase capacitor, and broken rotor bars. By constructing an analogy between the motor and a communication channel, Shannon's theorems of information theory were applied to assess functional health. The principal health metric is the channel capacity, which is based on integrals of signal-to-noise ratios. The channel capacity monotonically reduces with degradation of the system, and appears to be an effective discriminator of motor health and sickness. The method was tested via simulations of a three-phase motor; and for experimental verification, a two-phase induction motor was modeled and tested. The method was able to predict impending functional failure, significantly in advance.
Le système présenté est un système diagnostique modèle-basé pour des moteurs, celui utilise également des concepts de théorie de l'information comme santé métrique. À partir d'un graphique existant d'obligation d'un moteur à induction de camp d'écureuil, des équations d'état ont été extraites et des simulations ont été effectuées. Été simulés ont de divers cas, y compris la réponse d'un moteur idéal, qui fonctionne parfaitement selon les caractéristiques du concepteur, et des moteurs avec des enroulements court-circuits de redresseur, un mauvais condensateur de phase, et les barres cassées de rotor. En construisant une analogie entre le moteur et une voie de transmission, les théorèmes de Shannon de la théorie de l'information ont été appliqués pour évaluer la santé fonctionnelle. La santé principale métrique est la capacité de canal, qui est basée sur des intégrales des rapports signal/bruit. La capacité de canal réduit monotoniquement avec la dégradation du système, et semble être un discriminateur efficace de santé et de maladie de moteur. La méthode a été examinée par l'intermédiaire des simulations d'un moteur triphasé ; et pour la vérification expérimentale, un moteur à induction biphasé a été modelé et examiné. La méthode pouvait prévoir l'échec fonctionnel imminent, sensiblement à l'avance. | En ligne : | onandon7@hotmail.com, ckl@mail.utexas.edu, mbryant@mail.utexas.edu |
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