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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
M. S. Ballal (MSETCL) H. M. Suryawanshi (Visvesvaraya National Institute of Technology) Mahesh K. Mishra (Indian Institute of Technology)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.2 No.4
발행연도
2007.12
수록면
485 - 493 (9page)

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This paper deals with the problem of detection of induction motor incipient faults. Artificial Neural Network (ANN) approach is applied to detect two types of incipient faults (1). Inter-turn insulation and (2) Bearing wear faults in single-phase induction motor. The experimental data for five measurable parameters (motor intake current, rotor speed, winding temperature, bearing temperature and the noise) is generated in the laboratory on specially designed single-phase induction motor. Initially, the performance is tested with two inputs i.e. motor intake current and rotor speed, later the remaining three input parameters (winding temperature, bearing temperature and the noise) were added sequentially. Depending upon input parameters, the four ANN based fault detectors are developed. The training and testing results of these detectors are illustrated. It is found that the fault detection accuracy is improved with the addition of input parameters.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Non-linear Relations of Motor Parameters
3. Results and Discussion
4. Conclusion
References

참고문헌 (14)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-560-019130467