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Enregistrement W2088302359 · doi:10.1109/tie.2014.2361114

Induction Machine Insulation Health State Monitoring Based on Online Switching Transient Exploitation

2014· article· en· W2088302359 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Transformer Diagnostics and Insulation
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesTechnische Universität Wien
Mots-clésRingingInverterTransient (computer programming)Electrical engineeringEngineeringPower (physics)Automotive engineeringInsulation systemVoltageReliability engineeringElectronic engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today's variable-speed drives are usually operated close to their maximum tolerable conditions. The fast switching of modern power electronic devices leads to high stress of the winding insulation. As a result, an insulation breakdown may lead to sudden breakdown and high economic loss. To avoid unpredictable downtimes and enable repair on demand, monitoring of the insulation health state is getting more and more important. This paper proposes a method to monitor changes in the insulation health state by evaluating the machine high-frequency properties. The deterioration of the insulation condition is usually linked with a change of insulation capacity and thus also influences high-frequency properties. Initiating a voltage step excitation of the machine by the switching of the inverter, the high-frequency properties can be identified by measuring the resulting current response. This response is usually seen as current signal ringing and contains the machine high-frequency information. By applying signal processing tools, changes in the high-frequency information are extracted, and an insulation state indicator is derived. The applicability of the method is verified by measurements on two test machines (5.5 kW and 1.4 MW) having different power ratings as well as different insulation systems.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,224 · 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