Machine Learning-Based Fault Diagnosis for Single- and Multi-Faults in Induction Motors Using Measured Stator Currents and Vibration Signals
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a practical machine learning-based fault diagnosis method is proposed for induction motors using experimental data. Various single- and multi-electrical and/or mechanical faults are applied to two identical induction motors in lab experiments. Stator currents and vibration signals of the motors are measured simultaneously during experiments and are used in developing the fault diagnosis method. Two signal processing techniques, matching pursuit, and discrete wavelet transform, are chosen for feature extraction. Three classification algorithms, support vector machine (SVM), K-nearest neighbors (KNN), and ensemble, with 17 different classifiers offered in MATLAB Classification Learner toolbox are used in the study to evaluate the performance and suitability of different classifiers for induction motor fault diagnosis. It is found that five classifiers (fine Gaussian SVM, fine KNN, weighted KNN, bagged trees, and subspace KNN) can provide near 100% classification accuracy for all faults applied to each motor, but the remaining 12 classifiers do not perform well. A novel curve fitting technique is developed to calculate features for the motors that stator currents or vibration signals under certain loadings are not tested for a particular fault. The proposed fault diagnosis method can accurately detect single- or multi-electrical and mechanical faults in induction motors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».