Detection of insulation defects on generator bars and coils using an instrumented impact test
Notice bibliographique
Résumé
The methodology used by the industry to identify defects in the insulation system of generator bars and coils is based on a subjective acoustic detection test, commonly known as tap test. These defects are in the form of delamination between the insulation layers, decohesion between the insulation and copper or cavities. However, the tap test can be adapted using well-known scientific principles in modal analysis of structures and in high frequency acoustic emission detection. It is therefore possible to propose an instrumented methodology currently followed to carry out this test more objectively. This paper presents a rapid review of modal analysis principles useful for defects detection on structure. Also, based on this knowledge, an impact test method is proposed for generator stator bars and coils. This methodology offers a stricter and more defined procedure than the usual tap test as well as more objective criteria for localizing the defects. It required the use of an instrumented impact hammer and a microphone. In parallel, another test is proposed using an acoustic camera to obtain a visual localisation of potential defect location based on high frequency emission. This paper presents the results of both tests perform on a single hydrogenerator stator coil and correlate to tap test and microscope examination. The acoustic camera test results are well correlated with delamination detected with the tap test and confirmed with microscope examination. More investigation is in progress to correlate insulation defects with the instrumented impact test results.
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 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 ».