Online Unbalanced Rotor Fault Detection of an IM Drive Based on Both Time and Frequency Domain Analyses
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.
Notice bibliographique
Résumé
An effective maintenance program provides incipient fault detection of rotating machines which reduces interim, unscheduled, and excessive maintenance actions. By applying suitable online condition monitoring accompanied with signal processing techniques, machines' irregularity can be detected at an early stage. Therefore, this paper presents an online condition monitoring based fault detection of an unbalanced rotor induction motor (IM). Characteristic features of motor current and vibration signals are analyzed in time domain as a fault diagnosis technique, which is a key parameter to the fault threshold. Motor current and vibration signals are analyzed based on fast Fourier transform (FFT), Hilbert transform, envelope detection, and discrete wavelet transform (DWT) to detect the severity of the fault and its possible location under different load conditions. The DWT is used to extract the information from a signal over a wide range of frequencies. The Daubechies wavelet is selected for the healthy and faulty condition analysis of IM. It is found that the DWT can more precisely identify the fault as compared to the conventional FFT for a three-phase, two-pole, 0.246 kW, 60 Hz, 2950 r/min IM drive.
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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 | 0,000 |
| 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 découle