Classification Algorithms Comparison for Interturn Short-Circuit Recognition in Induction Machines Using Best-Fit 3-D-Ellipse Method
Notice bibliographique
Résumé
Induction machines are omnipresent in industry because of their sturdiness and their ease of implementation. Nevertheless, these electrical motors still concede failures [e.g., interturn short circuit (ITSC) and broken rotor bar], which may lead to unplanned shutdowns. Consequently, manufacturing industries invest significant resources to avoid them with maintenance. Some studies have been achieved in this area of research, but any of the optimal solution (detecting, localizing, and estimating the degree of severity of failures) has been developed. Thus, in this paper, we propose to perform a comparison of performance and robustness between different classification algorithms, which can detect, approximate (severity of the failure), and localize (which phase) the ITSC in the stator phase(s) of the three-phase induction machine. To the best of our knowledge, it is the first time that such an evaluation has been suggested by using automated classification into predefined categories for ITSC in the stator phase(s) detection (recognition). This paper aims at providing an understanding vision of the recognition of failures that may occur, in order to develop future optimal solutions, which will be deployed in industry environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».