Automated Impulse PD Testing for Early Detection and Classification of PD in the Stator Insulation of Low Voltage VFD Motors
Notice bibliographique
Résumé
Electrical stresses in industrial variable frequency drive (VFD) motors are increasing with the increasing voltage and dv/dt levels, and with the advent of wide bandgap power devices. This increases the likelihood of partial discharge (PD) in VFD motors, and is expected to increase the risk of stator insulation failures in low voltage (LV) motors for which the insulation is not resistant to PD. To ensure that PD does not occur during operation, LV VFD motors are qualified for PD-free operation in the design or manufacturing stages. However, the PD inception voltage of qualified LV motors decreases with insulation aging exposing them to the risk of PD-induced failure. In this work, an automated off-line test method for VFD-embedded PD testing is proposed. The main idea is to perform PD testing at motor standstill at a voltage higher than the operating voltage to identify PD activity in the insulation early, before it occurs during operation. A series of impulse voltage tests are proposed for stressing the different components of insulation for identifying PD in terminal-end ground, phase, and turn insulation. Testing on a LV, VFD motor verifies that PD can be identified whenever the motor is stopped to provide early warning of insulation failure.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».