An intelligent automated method to diagnose and segregate induction motor faults
المؤلفون المشاركون
Shaykh, Muhammad Aman
Nur, Nursyarizal Muhd
Ibrahim, Tayyib
Bakhsh, Shaykh Tahir
Sad, Nur al-Din B.
Irfan, M.
المصدر
العدد
المجلد 13، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2017)، ص ص. 241-254، 14ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-06-30
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
In the last few decades, various methods and alternative techniques have been proposed and implemented to diagnose induction motor faults.
In an induction motor, bearing faults account the largest percentage of motor failure.
Moreover, the existing techniques related to current and instantaneous power analysis are incompatible to diagnose the distributed bearing faults (race roughness), due to the fact that there does not exist any fault characteristics frequency model for these type of faults.
In such a condition to diagnose and segregate the severity of fault is a challenging task.
Thus, to overcome existing problem an alternative solution based on artificial neural network (ANN) is proposed.
The proposed technique is harmonious because it does not oblige any mathematical models and the distributed faults are diagnosed and classified at incipient stage based on the extracted features from Park vector analysis (PVA).
Moreover, the experimental results obtained through features of PVA and statistical evaluation of automated method shows the capability of proposed method that it is not only capable enough to diagnose fault but also can segregate bearing distributed defects.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shaykh, Muhammad Aman& Nur, Nursyarizal Muhd& Ibrahim, Tayyib& Bakhsh, Shaykh Tahir& Irfan, M.& Sad, Nur al-Din B.. 2017. An intelligent automated method to diagnose and segregate induction motor faults. Journal of Electrical Systems،Vol. 13, no. 2, pp.241-254.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-748148
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shaykh, Muhammad Aman…[et al.]. An intelligent automated method to diagnose and segregate induction motor faults. Journal of Electrical Systems Vol. 13, no. 2 (2017), pp.241-254.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-748148
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shaykh, Muhammad Aman& Nur, Nursyarizal Muhd& Ibrahim, Tayyib& Bakhsh, Shaykh Tahir& Irfan, M.& Sad, Nur al-Din B.. An intelligent automated method to diagnose and segregate induction motor faults. Journal of Electrical Systems. 2017. Vol. 13, no. 2, pp.241-254.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-748148
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 253-254
رقم السجل
BIM-748148
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