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Enregistrement W2129609189 · doi:10.1109/ias.2006.256871

Stator Inter-turn Fault Detection of Synchronous Machines Using Field Current Signature Analysis

2006· article· en· W2129609189 sur OpenAlexaff
Prabhakar Neti, Subhasis Nandi

Notice bibliographique

RevueConference record · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignature (topology)StatorComputer scienceCurrent (fluid)Fault (geology)Field (mathematics)Turn (biochemistry)Fault detection and isolationElectrical engineeringArtificial intelligenceEngineeringPhysicsMathematicsActuatorSeismologyGeologyNuclear magnetic resonance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our recent observations suggested that harmonics in the field current are very promising to detect stator inter-turn faults in synchronous machines. So far, an increase in some of the even harmonics in the field current has been reported to detect such faults. However no explanation has been provided for the cause of these harmonics. Moreover, the even harmonics can significantly increase with supply unbalance as well as time harmonics, which can lead to a serious confusion. Hence, in this study, an in-depth investigation was conducted to determine the origin of various harmonic components in the field current and their feasibility to detect stator faults. It was found that, owing to structural asymmetries of the field winding, some of these components clearly increased with stator inter-turn fault. The findings are helpful to detect faults involving few turns without ambiguity, in spite of with supply unbalance and time harmonics. Both simulation and experimental results are presented in this paper. The diagnosis results have also been verified using a rotor-mounted search-coil, which can also be used to detect even a one-turn stator fault very effectively

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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