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Enregistrement W2615174665 · doi:10.1109/tmag.2017.2703624

DNN-Based Predictive Magnetic Flux Reference for Harmonic Compensation Control in Magnetically Unbalanced Induction Motor

2017· article· en· W2615174665 sur OpenAlexaff
Eshaan Ghosh, Aida Mollaeian, Seog Kim, Jimi Tjong, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMachine Fault Diagnosis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)StatorInduction motorHarmonicsElectromagnetic coilFault (geology)Torque rippleTotal harmonic distortionComputer scienceDirect torque controlPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A stator inter-turn fault occurring in one of the phases of a three-phase induction motor (IM) gives rise to high harmonics distortion in air-gap flux density, increased torque ripple, temperature rise in the stator windings, and mechanical vibrations due to varying magnetic forces and magnetic noise. The fault leads to a change in the electromagnetic field generated when compared to that during the normal motor operation. An incipient stator fault leads to variation of machine's parameters, causing malfunction of the motor drive. Hence, it is of significant importance to detect the incipient fault before complete motor breakdown occurs. In this paper, a novel magnetic flux reference predictive method for control has been presented by using a harmonic compensation block in coordination with deep neural network (DNN) as a feedforward method to continue safe operation of motor after occurrence of incipient stator fault. This method takes into account both time and space harmonics discrepancies produced due to the fault. The proposed method has been implemented on a 7.5 hp IM using online observer of unhealthy conditions and compensated using DNN predictive methodology.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,863
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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