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Enregistrement W2147006809 · doi:10.1109/tec.2002.801995

Performance analysis of a three-phase induction motor under mixed eccentricity condition

2002· article· en· W2147006809 sur OpenAlexaff
S. Nandi, Raj Bharadwaj, Hamid A. Toliyat

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsEccentricity (behavior)InductanceInduction motorRotor (electric)Control theory (sociology)Harmonic analysisFinite element methodElectromagnetic coilStatorLine (geometry)Computer scienceEngineeringVoltageElectronic engineeringMathematicsElectrical engineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A substantial proportion of induction motor faults are eccentricity related. In practice, static and dynamic eccentricities happen to exist together. With this point in mind, an analytical approach to evaluate the performance of a three-phase induction motor under mixed eccentric conditions is presented in this paper. A clear and step-by-step theoretical analysis, explaining completely the presence of certain harmonics in the line-current spectrum in the presence of eccentricity, is discussed. More importantly, it is shown for the first time that a link exists between the low- and high-frequency elements of these harmonics. It is also shown that these high-frequency components are not very strong in all types of machine. These results will be useful in generating rules and laws to formulate online tools for machine condition monitoring. Finite-element results to substantiate the inductance values used in the simulation are also included. The analysis is validated by the line-current spectrum of the eccentric machine obtained through simulation using the modified winding-function approach (MWFA) and experimentation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations243
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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