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Experimental investigation on induction motors inter-turns short-circuit and broken rotor bars faults diagnosis through the discrete wavelet transform

机译：基于离散小波变换的感应电动机匝间短路和转子棒断裂故障的实验研究

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This paper deals with the problem of fault detection in induction motors using the discrete wavelet transform (DWT) method. The DWT is a mathematical method used to extract different frequency components from a given signal. It is based on the decomposition of the processed signals into wavelet approximation and detail coefficients. In order to detect inter-turns short-circuit (ITSC) and broken rotor bars (BRBs) faults, the DWT is applied on two different signals: the current envelope and the current Park’s vector modulus. This study is performed using experimental tests carried-out on a 3 kW squirrel cage induction motor. The energy evaluation of known bandwidth details allows defining a fault severity factor (FSF). This FSF is used to show which signals, wavelet type and wavelet order are more sensitive for the fault detection task.
机译：本文讨论了使用离散小波变换（DWT）方法检测感应电动机故障的问题。 DWT是一种数学方法，用于从给定信号中提取不同的频率分量。它基于将处理后的信号分解为小波逼近系数和细节系数。为了检测匝间短路（ITSC）和转子条损坏（BRB）故障，DWT应用于两个不同的信号：当前包络和当前Park的矢量模量。这项研究是使用在3 kW鼠笼式感应电动机上进行的实验测试进行的。已知带宽详细信息的能量评估允许定义故障严重性因子（FSF）。该FSF用于显示哪些信号，小波类型和小波阶数对于故障检测任务更敏感。

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