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Detection of stator welding faults in end-turn windings of AC machines.

机译：检测交流电机端匝绕组中的定子焊接故障。

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摘要

Electric machines are the powerhouse of industrial plants and processes and play a very important role in their efficient and safe running. These machines operate under electrical, mechanical and thermal stresses making them prone to failing. Faults in the stator windings, due to a weak welding joint is one of the types of failures that can propagate and eventually lead to severe consequences. Timely detection of these types of faults is therefore crucial to avoid any damage to the machine.;In this work, a framework has been put together for fault diagnosis, to detect and categorize a fault in the end turn windings of stators of PMAC and Induction motors. Feature extraction methods such as the Short Time Fourier Transform (STFT) and Wavelet Transform (WT) are implemented to extract the features by observing the energy densities. The features are categorized using classification methods like Nearest Neighbor Rule (NNR) and Linear Discriminant Analysis (LDA) to help classify the machine as either healthy or faulty, and identify the fault severity.
机译：电机是工厂和过程的动力源，在其高效，安全的运行中起着非常重要的作用。这些机器在电，机械和热应力下运行，容易发生故障。由于焊接接头较弱而导致的定子绕组故障是可能传播并最终导致严重后果的故障类型之一。因此，及时检测这些类型的故障对于避免对机器造成任何损坏至关重要。;在这项工作中，已经建立了一个用于故障诊断的框架，以检测和分类PMAC和Induction定子端匝绕组中的故障。马达。实现了诸如短时傅立叶变换（STFT）和小波变换（WT）之类的特征提取方法，以通过观察能量密度来提取特征。使用诸如最近邻居规则（NNR）和线性判别分析（LDA）之类的分类方法对功能进行分类，以帮助将机器分类为正常还是故障，并确定故障的严重性。

著录项

  • 作者

    Qaiser, Arslan.;

  • 作者单位

    Michigan State University.;

  • 授予单位 Michigan State University.;
  • 学科 Engineering Electronics and Electrical.;Engineering Mechanical.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2013
  • 页码 104 p.
  • 总页数 104
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:41:58

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