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Rotor fault detector of the converter-fed induction motor based on RBF neural network

机译：基于RBF神经网络的变流感应电动机转子故障检测

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This paper deals with the application of the Radial Basis Function (RBF) networks for the induction motor fault detection. The rotor faults are analysed and fault symptoms are described. Next the main stages of the design methodology of the RBF-based neural detectors are described. These networks are trained and tested using measurement data of the stator current (MCSA). The efficiency of developed RBF-NN detectors is evaluated. Furthermore, influence of neural networks complexity and parameters of the RBF activation function on the quality of data classification is shown. The presented neural detectors are tested with measurement data obtained in the laboratory setup containing the converter-fed induction motor (IM) and changeable rotors with a different degree of damages.
机译：本文讨论了径向基函数网络在感应电动机故障检测中的应用。分析转子故障并描述故障症状。接下来，将描述基于RBF的神经检测器设计方法的主要阶段。这些网络使用定子电流（MCSA）的测量数据进行训练和测试。评估了开发的RBF-NN检测器的效率。此外，显示了神经网络的复杂性和RBF激活函数的参数对数据分类质量的影响。在实验室设置中获得的测量数据对所介绍的神经检测器进行了测试，其中包含转换器馈送的感应电动机（IM）和具有不同程度损坏的可变转子。

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