کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6904120 1446997 2018 9 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
The design of multiple linear regression models using a genetic algorithm to diagnose initial short-circuit faults in 3-phase induction motors
ترجمه فارسی عنوان
طراحی مدل های رگرسیون خطی چندگانه با استفاده از الگوریتم ژنتیک برای تشخیص گسل های اولیه اتصال کوتاه در موتور القایی 3 فاز
کلمات کلیدی
ماشین القایی، اتصال کوتاه شروع کننده تشخیص غیر خطای تهاجمی، مدل سازی رگرسیون چندگانه، تحلیل واریانس، الگوریتم ژنتیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Induction motors are robust machines that are often exposed to a variety of environmental and operating conditions that can result in a number of failures during their use. One such fault is a short-circuit that starts in a few turns, and quickly extends to other winding sections. Early detection and diagnosis of this type of failure is very important and can prevent the complete motor loss. In this work, a multiple linear regression modelling technique is used in synergy with the genetic algorithm optimization and the analysis of variance methods to obtain models to classify the motor operating in normal and in short-circuit conditions. The proposed method is suitable for application in real industrial plants due to three important features: (i) it uses RMS values of voltages and currents, (ii) only simulation data is required to obtain the MLR classification model and (iii) incipient faults can be identified with high accuracy. Experimental tests carried out over a wide range of machine operation conditions demonstrates the simplicity and effectiveness of the new diagnosis method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Soft Computing - Volume 63, February 2018, Pages 50-58
نویسندگان
, , , ,