Detection of static air-gap eccentricity in three phase induction motor by using artificial neural network (ANN)
المؤلفون المشاركون
al-Sabbagh, Qays S.
Ulwan, Haydar E.
المصدر
العدد
المجلد 15، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2009)، ص ص. 4176-4192، 17ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
تم استخدام تقنية هذا البحث يوضح تأثير اللامركزية الساكنة في الفجوة الهوائية على أداء محرك حثي ثلاثي أطوار الشبكة العصبية الاصطناعية لكشف هذا العطل أن هذه التقنية تعتمد على سعة التوافقيات السالبة و الموجبة للترددات.
في هذا البحث تم استخدام محركين اثنين و بقدرة (2.2 كيلو واط) لتحقيق العطل بصورة حقيقية و للحصول على البيانات المطلوبة و لثلاث اختبارات (اللاحمة نصف الحمل و الحمل الكامل).
تم اعتماد بصمة التيار الساكن لغرض التحليل و الكشف عن وجود اللامركزية.
تم اعتماد الشبكة العصبية ذات التغذية أمامية و تصحيح أخطاء بطريقة إرجاع العكسي أن سعة التوافقيات السالبة و الموجبة للترددات تم اعتمادها لتكون بيانات إدخال لتدريب الشبكة اصطناعية لغرض الكشف و التمييز بين المحرك العاطل و المحرك الخالي من العطل.
الملخص EN
This paper presents the effect of the static air-gap eccentricity on the performance of a three phase induction motor .The Artificial Neural Network (ANN) approach has been used to detect this fault .This technique depends upon the amplitude of the positive and negative harmonics of the frequency.
Two motors of (2.2 kW) have been used to achieve the actual fault and desirable data at no-load, half-load and full-load conditions.
Motor Current Signature analysis (MCSA) based on stator current has been used to detect eccentricity fault.
Feed forward neural network and error back propagation training algorithms are used to perform the motor fault detection.
The inputs of artificial neural network are the amplitudes of the positive and negative harmonics and the speed, and the output is the type of fault.
The training of neural network is achieved by data through the experiments test on healthy and faulty motor and the diagnostic system can discriminate between “healthy” and “faulty” machine.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Sabbagh, Qays S.& Ulwan, Haydar E.. 2009. Detection of static air-gap eccentricity in three phase induction motor by using artificial neural network (ANN). Journal of Engineering،Vol. 15, no. 4, pp.4176-4192.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-327131
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Sabbagh, Qays S.& Ulwan, Haydar E.. Detection of static air-gap eccentricity in three phase induction motor by using artificial neural network (ANN). Journal of Engineering Vol. 15, no. 4 (Dec. 2009), pp.4176-4192.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-327131
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Sabbagh, Qays S.& Ulwan, Haydar E.. Detection of static air-gap eccentricity in three phase induction motor by using artificial neural network (ANN). Journal of Engineering. 2009. Vol. 15, no. 4, pp.4176-4192.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-327131
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendixes : p. 4192
رقم السجل
BIM-327131
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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