[article] in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 53 N° 4 (Aout 2006) . - 1298- 1308 p. | Titre : | Multiple Discriminant Analysis and Neural-Network-Based Monolith and Partition Fault-Detection Schemes for Broken Rotor Bar in Induction Motors | | Titre original : | Analyse Discriminante Multiple et Arrangements Neural-Réseau-Basés de Défaut-Détection de Monolithe et de Cloison pour la Barre Cassée de Rotor dans des Moteurs à Induction | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | Ayhan, Bulent, Auteur ; Chow, Mo-Yuen, Auteur ; Song, Myung-Hyun | | Article en page(s) : | 1298- 1308 p. | | Note générale : | Génie Electrique | | Langues : | Anglais (eng) | | Mots-clés : | Artificial neural network Broken rotor bar Discriminant analysis Fault diagnosis Induction motor.Réseau neurologique artificiel Barre cassée de rotor Analyse discriminante Diagnostic de défaut Moteur à induction. | | Index. décimale : | 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie | | Résumé : | Broken rotor bars in induction motors can be detected by monitoring any abnormality of the spectrum amplitudes at certain frequencies in the motor-current spectrum. It has been shown that these broken-rotor-bar specific frequencies are located around the fundamental stator current frequency and are termed lower and upper sideband components. Broken-rotor-bar fault-detection schemes should rely on multiple signatures in order to overcome or reduce the effect of any misinterpretation of the signatures that are obscured by factors such as measurement noises and different load conditions. Multiple discriminant analysis (MDA) and artificial neural networks (ANNs) provide appropriate environments to develop such fault-detection schemes because of their multiinput-processing capabilities. This paper describes two fault-detection schemes for a broken-rotor-bar fault detection with a multiple signature processing and demonstrates that the multiple signature processing is more efficient than a single signature processing. The first scheme, which will be named the “monolith scheme,” is based on a single large-scale MDA or ANN unit representing the complete operating load-torque region of the motor, while the second scheme, which will be named the “partition scheme,” consists of many small-scale MDA or ANN units, each unit representing a particular load-torque operating region. Fault-detection performance comparison between the MDA and the ANN with respect to the two schemes is investigated using the experimental data collected for a healthy and a broken-rotor-bar case. Partition scheme distributes the computational load and complexity of the large-scale single units in a monolith scheme to many smaller units, which results in the increase of the broken-rotor-bar fault-detection performance, as is confirmed with the experimental results.
Des barres cassées de rotor dans des moteurs à induction peuvent être détectées en surveillant n'importe quelle anomalie des amplitudes de spectre à certaines fréquences dans le spectre moteur-courant. On lui a montré que ceux-ci des fréquences spécifiques de cassé-rotor-barre sont situés autour de la fréquence courante de redresseur fondamental et se nomment les composants inférieurs et supérieurs de bande latérale. les arrangements de défaut-détection de Cassé-rotor-barre devraient se fonder sur les signatures multiples afin de surmonter ou réduire l'effet de n'importe quelle interprétation fausse des signatures qui sont obscurcies par des facteurs tels que des bruits de mesure et de différentes conditions de charge. L'analyse discriminante multiple (MDA) et les réseaux neurologiques artificiels (ANNs) fournissent les environnements appropriés pour développer de tels arrangements de défaut-détection en raison de leurs possibilités de à entrées multiples-traitement. Cet article décrit deux arrangements de défaut-détection pour une détection de défaut de cassé-rotor-barre avec une signature multiple traitant et démontre que le traitement multiple de signature est plus efficace qu'un traitement simple de signature. Le premier arrangement, qui sera appelé le « arrangement de monolithe, » est basé sur une unité à grande échelle simple de MDA ou d'ANN représentant la région de fonctionnement complète de charge-couple du moteur, alors que le deuxième project, qui sera appelé le « arrangement de cloison, » comporte beaucoup d'unités de petite taille de MDA ou d'ANN, chaque unité représentant une région de fonctionnement de charge-couple particulier. la comparaison d'exécution de Défaut-détection entre le MDA et l'ANN en ce qui concerne les deux arrangements est étudiée en utilisant les données expérimentales rassemblées pour un cas sain et de cassé-rotor-barre. L'arrangement de cloison distribue le volume des calculs et la complexité des unités simples à grande échelle dans un arrangement de monolithe à beaucoup de plus petites unités, qui a comme conséquence l'augmentation de l'exécution de défaut-détection de cassé-rotor-barre, comme est confirmé avec les résultats expérimentaux. | | DEWEY : | 621 | | ISSN : | 0278-0046 | | En ligne : | chow@ncsu.edu |
[article] Multiple Discriminant Analysis and Neural-Network-Based Monolith and Partition Fault-Detection Schemes for Broken Rotor Bar in Induction Motors = Analyse Discriminante Multiple et Arrangements Neural-Réseau-Basés de Défaut-Détection de Monolithe et de Cloison pour la Barre Cassée de Rotor dans des Moteurs à Induction [texte imprimé] / Ayhan, Bulent, Auteur ; Chow, Mo-Yuen, Auteur ; Song, Myung-Hyun . - 1298- 1308 p. Génie Electrique Langues : Anglais ( eng) in IEEE transactions on industrial electronics > Vol. 53 N° 4 (Aout 2006) . - 1298- 1308 p. | Mots-clés : | Artificial neural network Broken rotor bar Discriminant analysis Fault diagnosis Induction motor.Réseau neurologique artificiel Barre cassée de rotor Analyse discriminante Diagnostic de défaut Moteur à induction. | | Index. décimale : | 621 Ingénierie mécanique en général. Technologie nucléaire. Ingénierie électrique. Machinerie | | Résumé : | Broken rotor bars in induction motors can be detected by monitoring any abnormality of the spectrum amplitudes at certain frequencies in the motor-current spectrum. It has been shown that these broken-rotor-bar specific frequencies are located around the fundamental stator current frequency and are termed lower and upper sideband components. Broken-rotor-bar fault-detection schemes should rely on multiple signatures in order to overcome or reduce the effect of any misinterpretation of the signatures that are obscured by factors such as measurement noises and different load conditions. Multiple discriminant analysis (MDA) and artificial neural networks (ANNs) provide appropriate environments to develop such fault-detection schemes because of their multiinput-processing capabilities. This paper describes two fault-detection schemes for a broken-rotor-bar fault detection with a multiple signature processing and demonstrates that the multiple signature processing is more efficient than a single signature processing. The first scheme, which will be named the “monolith scheme,” is based on a single large-scale MDA or ANN unit representing the complete operating load-torque region of the motor, while the second scheme, which will be named the “partition scheme,” consists of many small-scale MDA or ANN units, each unit representing a particular load-torque operating region. Fault-detection performance comparison between the MDA and the ANN with respect to the two schemes is investigated using the experimental data collected for a healthy and a broken-rotor-bar case. Partition scheme distributes the computational load and complexity of the large-scale single units in a monolith scheme to many smaller units, which results in the increase of the broken-rotor-bar fault-detection performance, as is confirmed with the experimental results.
Des barres cassées de rotor dans des moteurs à induction peuvent être détectées en surveillant n'importe quelle anomalie des amplitudes de spectre à certaines fréquences dans le spectre moteur-courant. On lui a montré que ceux-ci des fréquences spécifiques de cassé-rotor-barre sont situés autour de la fréquence courante de redresseur fondamental et se nomment les composants inférieurs et supérieurs de bande latérale. les arrangements de défaut-détection de Cassé-rotor-barre devraient se fonder sur les signatures multiples afin de surmonter ou réduire l'effet de n'importe quelle interprétation fausse des signatures qui sont obscurcies par des facteurs tels que des bruits de mesure et de différentes conditions de charge. L'analyse discriminante multiple (MDA) et les réseaux neurologiques artificiels (ANNs) fournissent les environnements appropriés pour développer de tels arrangements de défaut-détection en raison de leurs possibilités de à entrées multiples-traitement. Cet article décrit deux arrangements de défaut-détection pour une détection de défaut de cassé-rotor-barre avec une signature multiple traitant et démontre que le traitement multiple de signature est plus efficace qu'un traitement simple de signature. Le premier arrangement, qui sera appelé le « arrangement de monolithe, » est basé sur une unité à grande échelle simple de MDA ou d'ANN représentant la région de fonctionnement complète de charge-couple du moteur, alors que le deuxième project, qui sera appelé le « arrangement de cloison, » comporte beaucoup d'unités de petite taille de MDA ou d'ANN, chaque unité représentant une région de fonctionnement de charge-couple particulier. la comparaison d'exécution de Défaut-détection entre le MDA et l'ANN en ce qui concerne les deux arrangements est étudiée en utilisant les données expérimentales rassemblées pour un cas sain et de cassé-rotor-barre. L'arrangement de cloison distribue le volume des calculs et la complexité des unités simples à grande échelle dans un arrangement de monolithe à beaucoup de plus petites unités, qui a comme conséquence l'augmentation de l'exécution de défaut-détection de cassé-rotor-barre, comme est confirmé avec les résultats expérimentaux. | | DEWEY : | 621 | | ISSN : | 0278-0046 | | En ligne : | chow@ncsu.edu |
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Affiner la rechercheA delay-tolerant potential-field-based network implementation of an integrated navigation system / Gupta, Rachana Ashok in IEEE transactions on industrial electronics, Vol. 57 N° 2 (Fevrier 2010)
