Advanced Diagnosis of Air Gap Eccentricity in Three-Phase Induction Motor Using DWT Decomposition and AI Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Early fault detection for the induction machine became a necessity to prevent the escalation of failures to severe levels, thereby avoiding unscheduled downtimes.Among the various failure modes in electrical machines, rotor-related faults, such as air gap eccentricity, require particular attention and to detect this type of defects model-based methods are extensively used in this field.However, because of the intricacies of the diagnosed model and the time-consuming investigations it renders the diagnosis process more laborious and less efficient.This article focuses on applying a non-model based approach that relies in general on feature extraction using discrete wavelet transform decomposition analysis of stator current signal for various stages of air gap eccentricity and under multiple operating conditions and as a first step of the conducted work, through performing an in-depth energy distribution analysis through all of the decomposed signal levels to extract the best sub-signal level that holds the most relevant information about the machine's condition alongside to RMS values of the signal.The second part of the research focuses on employing the extracted features as input data used for training a multi-layer perceptron algorithm such as support vector machine and decision trees.Our endeavor is to choose the most accurate algorithm for the multiclass classification.
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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 | 0,001 |
| 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 ».