In this paper, by introducing two statistical parameters, energy and L-kurtosis, a new fault diagnostic system combining Wavelet Packet Decomposition and Multilayer Perceptron Neural Network is designed to improve efficiency and precision of induction motor defects diagnosis. This method is applied to vibratory signals of asynchronous motor running at two different rotational speeds (1500 rpm and 2000 rpm) at a sampling frequency of 8 KHz to detect three main types of defects: bearing faults, load imbalance and misalignment. These speeds are considered as the usual medium running speeds of induction motor. According to the results, the high performance and accuracy of this new faults diagnostic system is proved and confirmed, thus it can be used in the detection of other machines defects.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00