![](/images/graphics-bg.png)
Application of feedforward neural network for induction machine rotor faults diagnostics using stator current
المؤلفون المشاركون
Aroui, T.
Koubaa, Yasmine
Tumi, Ahmad
المصدر
العدد
المجلد 3، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2007)14ص.
الناشر
تاريخ النشر
2007-12-31
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Faults and failures of induction machines can lead to excessive downtimes and generate large losses in terms of maintenance and lost revenues.
This motivates motor monitoring, incipient fault detection and diagnosis.
Non-invasive, inexpensive, and reliable fault detection techniques are often preferred by many engineers.
In this paper, a feed forward neural network based fault detection system is developed for performing induction motors rotor faults detection and severity evaluation using stator current.
From the motor current spectrum analysis and the broken rotor bar specific frequency components knowledge, the rotor fault signature is extracted and monitored by neural network for fault detection and classification.
The proposed methodology has been experimentally tested on a 5.5Kw / 3000rpm induction motor.
The obtained results provide a satisfactory level of accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Aroui, T.& Koubaa, Yasmine& Tumi, Ahmad. 2007. Application of feedforward neural network for induction machine rotor faults diagnostics using stator current. Journal of Electrical Systems،Vol. 3, no. 4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-172502
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Aroui, T.…[et al.]. Application of feedforward neural network for induction machine rotor faults diagnostics using stator current. Journal of Electrical Systems Vol. 3, no. 4 (Dec. 2007).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-172502
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Aroui, T.& Koubaa, Yasmine& Tumi, Ahmad. Application of feedforward neural network for induction machine rotor faults diagnostics using stator current. Journal of Electrical Systems. 2007. Vol. 3, no. 4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-172502
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-172502
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)