Detection and diagnosis of induction motor faults by intelligent techniques
العناوين الأخرى
كشف و تشخيص أعطال المحركات الحثية بواسطة التقنيات الذكية
المؤلفون المشاركون
Kitir, Riyah Najim
Izz al-Din, Muhammad Munis
al-Mashhadani, Yusuf Ismail
Salim, Fuad Latif
المصدر
العدد
المجلد 23، العدد 1 (31 يناير/كانون الثاني 2017)، ص ص. 29-47، 19ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-01-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
الهندسة الكهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
This paper presents a complete design and implementation of a monitoring system for the operation of the three-phase induction motors.
This system is built using a personal computer and two types of sensors (current, vibration) to detect some of the mechanical faults that may occur in the motor.
The study and examination of several types of faults including (ball bearing and shaft misalignment faults) have been done through the extraction of fault data by using fast Fourier transform (FFT) technique.
Results showed that the motor current signature analysis (MCSA) technique, and measurement of vibration technique have high possibility in the detection and diagnosis of most mechanical faults with high accuracy.
Subsequently, diagnosis system is developed to determine the status of the motor without the need for an expert.
This system is based on artificial neural network (ANN) and it is characterized by speed and accuracy and the ability to detect more than one fault at the same time.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kitir, Riyah Najim& Izz al-Din, Muhammad Munis& al-Mashhadani, Yusuf Ismail& Salim, Fuad Latif. 2017. Detection and diagnosis of induction motor faults by intelligent techniques. Journal of Engineering،Vol. 23, no. 1, pp.29-47.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-746530
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kitir, Riyah Najim…[et al.]. Detection and diagnosis of induction motor faults by intelligent techniques. Journal of Engineering Vol. 23, no. 1 (Jan. 2017), pp.29-47.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-746530
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kitir, Riyah Najim& Izz al-Din, Muhammad Munis& al-Mashhadani, Yusuf Ismail& Salim, Fuad Latif. Detection and diagnosis of induction motor faults by intelligent techniques. Journal of Engineering. 2017. Vol. 23, no. 1, pp.29-47.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-746530
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 41-47
رقم السجل
BIM-746530
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