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Enregistrement W1984029229 · doi:10.1109/epepemc.2014.6980597

Increasing accuracy of winding insulation state indicator of three phase inverter-fed machines using two current sensors only

2014· article· en· W1984029229 sur OpenAlexaff
C. Zoeller, Th. Winter, T.M. Wolbank, Markus Vogelsberger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Transformer Diagnostics and Insulation
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatorTransient (computer programming)VoltageElectromagnetic coilTransient stateElectrical engineeringEngineeringSensitivity (control systems)InverterCurrent sensorControl theory (sociology)Computer scienceMaterials scienceElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In modern traction drives the application of monitoring systems is growing to ensure continuous operability. Because of the voltage source inverters (VSI) and the high steep voltage change (dv/dt), increased stress of the winding insulation exist. Stator insulation faults are common reasons for a machine breakdown. Insulation health state can be examined by evaluating the transient reaction to a voltage step excitation. Using the inverter as a source of excitation, it is possible to perform an insulation test by evaluating the resulting transient current sensor signals. The trace of the machines transient current reaction depends on the state of the winding insulation system. If insulation degradation occurs the parameters like the parasitic winding capacitances are changing and influencing the trace of the ringing. Normally, for a three phase AC machine the state of every phase is analyzed with the corresponding current sensor. However, regarding the economic issue, the usage of system resources and additional components is restricted. With the proposed method the evaluation of the stator insulation condition is possible only with two current sensors. The state of the phase without a sensor can be analyzed by a special excitation sequence without significant deterioration of sensitivity compared to the results if a sensor is available. Because the transient reaction of non-excited phases is very small, enhanced signal preprocessing is required to prevent sensitivity losses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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