Current signature analysis of induction machine rotor faults using the fast orthogonal search algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a method of detecting rotor faults in induction motors using the fast orthogonal search (FOS). Proper online monitoring of motors is important to ensure safe operation, timely maintenance, and efficiency. One method to detect rotor faults is to monitor the stator current spectrum for fault harmonics. Conventional methods that use the FFT for spectral analysis are inadequate for motors that are prone to transient conditions. Changing operating conditions during the sampling time may cause the spectrum to become smudged, reducing the amplitude of the fault signatures causing them to become undetectable. Reducing the sampling time minimizes the effects of smudging, however a fine resolution must still be maintained to distinguish between harmonics. This is especially important when operating under light-load since the fault signatures will be very close to the fundamental frequency. Therefore a balance between resolution and sampling time must be achieved, which is difficult with the FFT. This paper will demonstrate through simulation that FOS is able to achieve eight times the resolution of the FFT for the same data length. Therefore FOS is a promising choice for rotor fault detection in motors where long periods of steady-state are unavailable, and for motors operating with less than full-load. (5 pages)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».