MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2165683298 · doi:10.1109/tec.2006.882417

Real-Time Implementation of Wavelet Packet Transform-Based Diagnosis and Protection of Three-Phase Induction Motors

2007· article· en· W2165683298 sur OpenAlexaff
M. A. S. K. Khan, T.S. Radwan, M.A. Rahman

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduction motorWavelet packet decompositionWavelet transformWaveletFault detection and isolationComputer scienceFault (geology)Control theory (sociology)EngineeringAlgorithmArtificial intelligenceVoltageElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a real-time implementation of an online protection technique for induction motor fault detection and diagnosis. The protection system utilizes a wavelet packet transform (WPT)-based algorithm for detecting and diagnosing various disturbances occurring in three-phase induction motors. The criterion for the detection is the comparison of the coefficients of the WPT of line currents using a mother wavelet at the second level of resolution with a threshold determined experimentally during the healthy condition of the motor. The algorithm is implemented in real-time using the Texas Instrument TMS320C31 32-b floating-point digital signal processor with the help of object-oriented programming. The proposed technique is tested on two three-phase induction motors. The online test results give a response signal at the instant or within one cycle of disturbance in all cases of investigated faults. In addition, the algorithm is also tested during no load and full load operating conditions of the motor.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations86
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Energy ConversionMême sujetMachine Fault Diagnosis TechniquesTravaux en français237 207