메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
전력전자학회 JOURNAL OF POWER ELECTRONICS JOURNAL OF POWER ELECTRONICS Vol.8 No.3
발행연도
2008.7
수록면
228 - 238 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

Intelligent Diagnosis of Broken Bars in Induction Motors Based on New Features in Vibration Spectrum
Ali ,  eza Sadoughi ,  Mohammad Eb 외 4명 JOURNAL OF POWER ELECTRONICS 2008.07 학술저널

2006

A New Approach for Induction Motor Broken Bar Diagnosis by Using Vibration Spectrum
Ali ,  eza Sadoughi ,  Mohammad Eb 외 2명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2006.10 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
Many induction motor broken bar diagnosis methods are based on evaluating special components in machine signals spectrums. Current, power, flux, etc are among these signals. Frequencies related to a broken rotor fault are slip dependent, therefore, correct diagnosis of fault - especially when obtrusive frequency components are present - depends on accurate determination of motor velocity and slip. The traditional methods typically require several sensors that should be pre-installed in some cases. This paper presents a diagnosis method based on only a vibration sensor. Motor velocity oscillation due to a broken rotor causes frequency components at twice slip frequency difference around speed frequency in vibration spectrum. Speed frequency and its harmonics as well as twice supply frequency, can easily and accurately be found in a vibration spectrum, therefore the motor slip can be computed. Now components related to rotor fault can be found. It is shown that a trained neural network - as a substitute for an expert person - can easily categorize the existence and the severity of a fault according to the features extracted from the presented method. This method requires no information about the motor internal structure and has been able to diagnose correctly in all the laboratory tests.
#Broken bar #Fault diagnosis #Induction motor #Intelligent #Vibration

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Theoretical Fundamentals
3. Proposed Method
4. Test Setup
5. Experimental Results
6. Conclusion
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Benbouzid M.E.H / 2000 / “A review of induction motors signature analysis as a medium for fault detection” / IEEE Trans.Ind Electron 47 (5) : 984 ~ 993 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Nandi S / 2005 / “Condition monitoring and fault diagnosis of electrical motors-a review” / IEEE Trans. Energy Convers 20 (4) : 719 ~ 729 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Elkasabgy N. M / 1992 / “Detection of broken bars in the cage rotor on an induction machine” / IEEETrans.Ind.Applns IA-22 (6) : 165 ~ 171 google schola 4. [단행본] - Deleroi W / 1982 / “Squirrel cage motor with broken bar in the Rotor –Physical Phenomena and their experimental assessment” / ICEM : 767 ~ 770 google schola 5. [학술대회논문] - Filippetti F / 1996 / A technique in induction machines diagnosis including the speed ripple effect” / IEEE – IAS annual Meeting Conference : 655 ~ 662 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-560-014890599