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首页> 外文会议>International Conference on Information Science and Technology >Parameter Identification of a Winding Function Based Model for Fault Detection of Induction Machines
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Parameter Identification of a Winding Function Based Model for Fault Detection of Induction Machines

机译：基于绕组功能的参数识别用于感应机器故障检测模型

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Prediction of machines' faulty parts is important in industrial applications in order to reduce productivity losses. As far as electrical machines are considered, a model-based fault diagnosis approach is usually used for this purpose. The model is derived from the modified winding function theory and hence, it requires a considerable amount of parameters at various operating conditions in order to be successfully used. However, the complete set of parameters is difficult to be obtained, as manufacturers of electric machines normally provide only the parameters that describe simple motor models (e.g. T-equivalent circuit at rated conditions). Therefore, the current work presents a method that can be used to estimate more detailed motor parameters. In addition, these parameters are then used in an expanded induction motor model which, in turn, is applied to study severity of a broken bar fault in an induction machine.
机译：机器故障部件的预测在工业应用中是重要的，以降低生产率损失。只要考虑电机，通常为此目的使用基于模型的故障诊断方法。该模型来自改进的绕组函数理论，因此，在各种操作条件下需要相当大量的参数，以便成功使用。然而，难以获得完整的参数，因为电机的制造商通常仅提供描述简单电动机模型的参数（例如，在额定条件下的T效电路）。因此，目前的工作呈现了一种方法，可用于估计更详细的电动机参数。此外，这些参数然后在扩展的感应电动机模型中使用，该展开电动机模型又应用于在感应机器中研究破碎的条形故障的严重性。

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