Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "motor diagnostics" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Modelowanie matematyczne silnika komutatorowego prądu stałego i układu zasilania dla diagnostyki
    Mathematical Modelling of Commutator DC Motor and Supply System for Diagnostics
    Autorzy:
    Głowacz, Z.
    Zdrojewski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154203.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    silnik komutatorowy prądu stałego
    stany awaryjne
    diagnostyka
    commutator dc motor
    failure states
    diagnostics
    Opis:
    Komutator silnika prądu stałego jest aproksymowany obwodami rezystancyjnymi. Parametry obwodów przyjmują skrajnie różne wartości w zależności od położenia kątowego wirnika. Utworzony dla celów diagnostyki model matematyczny silnika komutatorowego jest zbiorem sztywnych nieliniowych równań różniczkowych. Badania eksperymentalne zostały wykonane dla specjalnie zaprojektowanego silnika prądu stałego z uzwojeniem pętlicowym w wirniku. Konstrukcja silnika pozwala zrealizować przerwę jednego zezwoju wirnika i zwarcie dwóch grup zezwojów wirnika. W badaniach uszkodzenia realizowano oddzielnie i jednocześnie przy zasilaniu twornika z generatora napięcia stałego i z przekształtnika tyrystorowego. Z obliczeń i pomiarów wynika, że prądy wzbudzenia i twornika, jak również napięcia wzbudzenia i twornika zawierają informację o stanie silnika i mogą być zastosowane jako sygnały diagnostyczne.
    The commutator of dc motor is approximated by equivalent resistance circuit. Extremely different values are assigned to circuit parameters depending on the angular position of the rotor. Created for diagnostics purposes mathematical model of commutator motor is a set of stiff nonlinear differential equations. Experimental investigations were carried out for specially designed dc motor with loop winding in rotor. Construction of this motor enables to realize the breaking of one rotor coil and shorting of two groups of rotor coils. In investigations the defects have been realized separately and simultaneously for armature powered from constant voltage generator and thyristor converter. From calculations and measurements implies that field and armature currents, as well as field and armature voltages contain information about the motor state and can be applied as diagnostic signals.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 3, 3; 105-109
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
    Diagnostics of induction motor bearings with use of supply current signal and artificial neural networks
    Autorzy:
    Ciszewski, T.
    Swędrowski, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152328.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    diagnostyka
    silnik indukcyjny
    sieci neuronowe
    uszkodzenia łożysk
    diagnostics
    induction motor
    neural networks
    bearings defects
    Opis:
    W artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych wybieranych na podstawie prędkości obrotowej silnika podczas pomiaru. Metoda ta ma szanse na wdrożenie w przemyśle.
    The paper contains research results on the diagnostics of induction motor bearings by measuring the supply current with usage of artificial neural networks. Bearing failure amount is greater than 40% of all engine failures, so their damage-free operation is so important [1]. Tests were performed on objects with intentionally made bearings defects. Section 2 introduces the concept of artificial neural networks. It presents the general structure of a multilayer neural network (Fig.1) and the model of a single neuron (Fig. 2) which explains how to create an output signal (1,2). A backpropagation algorithm was chosen to be the learning method for the network being created. It uses equation (4) for calculating the errors in the k-th layer. As the model data for the network learning, DREAM vibration diagnostics system results were used. Section 3 describes how the network input data was created. The essence of the algorithm is to choose the right set of weights for each rotor speed. This is an innovative solving of this diagnostic problem. The results of this study are listed in Table 1. Equations (6) - (14) describe how each error was counted. The method presented in this paper, after developing, can be very useful for industry.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 4, 4; 316-318
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostyka silnika synchronicznego oparta na rozpoznawaniu dźwięku z zastosowaniem LPCC i GSDM
    Diagnostics of a synchronous motor based on sound recognition with application of LPCC and GSDM
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Głowacz, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156930.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    silnik synchroniczny
    rozpoznawanie dźwięku
    LPCC
    GSDM
    diagnostyka
    synchronous motor
    sound recognition
    LPCC (Linear Predictive Cepstrum Coefficients)
    GSDM (Genetic Sparse Distributed Memory)
    diagnostics
    Opis:
    Zaprezentowano koncepcję badania sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych silnika synchronicznego. Oprogramowanie do rozpoznawania dźwięku zostało zaimplementowane. Algorytmy przetwarzania i analizy sygnałów akustycznych zostały zastosowane. System jest oparty na algorytmie LPCC (Współczynniki cepstralne liniowego kodowania) i GSDM (Genetyczna rozrzedzona pamięć rozproszona). Badania zostały przeprowadzone dla sygnałów akustycznych stanów przedawaryjnych. Zmiany w sygnale akustycznym spowodowane były przez zwarcia i przerwy w obwodzie stojana. Analiza wyników pokazuje wrażliwość metody opartej na LPCC i GSDM w zależności od danych wejściowych. Wyniki badań potwierdzają poprawne działanie systemu rozpoznawania dźwięku silnika synchronicznego.
    In recent years the methods of sound recognition have been de-veloped. Hence, there is an idea to use them in case of machines. The paper describes the concept of investigations of acoustic signals of synchronous motor imminent failure conditions. Measurements were taken with a recorder OLYMPUS WS-200S. Sound recognition software was implemented. Algorithms of signal processing and analysis were used. The system is based on the LPCC (Linear Predictive Cepstrum Coefficients) algorithm and GSDM (Genetic Sparse Distributed Memory). Investigations were carried out for acoustic signals of imminent failure conditions. The following plan of investigations of a synchronous motor acoustic signal was proposed: recording of audio track, sound track division, sampling, quantization, normalization, filtration, windowing, feature extraction, classification (Fig. 2). Figs. 3, 4, 5 and 6 show changes of the LPCC values for four types of the categories recognized. Changes in the acoustic signal were caused by short circuit and broken coils in the stator circuit. The sound recognition efficiency depending on the acoustic signal and the sample length is presented in Fig. 8. The sound recognition system was built for a synchronous motor. There were used 39 band-pass filters in investigations. Analysis of the results shows the sensitivity of the method based on LPCC and GSDM, depending on the input data. The results confirm correct operation of the synchronous motor sound recognition system. These studies can be used for diagnostics based on acoustic emission in electrical, mechanical, hydraulic and pneumatic machines.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 5, 5; 479-482
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Pomiary mocy chwilowej w diagnostyce łożysk silników indukcyjnych
    Instantaneous power measurements in induction motor bearing diagnostics
    Autorzy:
    Dzwonkowski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156016.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    diagnostyka łożysk
    pomiary napięcia
    pomiary prądu
    moc chwilowa
    widmo mocy chwilowej
    wibracje
    silnik indukcyjny
    bearing diagnostics
    voltage measurement
    current measurements
    instantaneous power spectrum
    vibration
    induction motor
    Opis:
    W artykule przedstawiono zagadnienia dotyczące diagnostyki łożysk z wykorzystaniem metody badawczej, opartej na pomiarze i analizie mocy chwilowej pobieranej przez silnik indukcyjny. Przedstawiono przykładowe wyniki wykonanych pomiarów w oparciu o proponowaną metodę oraz przeprowadzono ich analizę. Na podstawie przeprowadzonej analizy sformułowano wnioski dotyczące możliwości wykorzystania proponowanej metody do diagnostyki łożysk.
    The paper deals with the issue of bearing diagnostics using the method based on measurements and analysis of a product of instantaneous values of the stator current and supply voltage of induction machines. The introduction of the paper contains general assumptions of the used method and description of the research methodology. The second and third sections present the laboratory stand used for investigations as well as the methodology of the research. The fourth section contains some examples of the measurement results obtained with use of the proposed method and the analysis of these results. The measurements were taken on induction motors. The investigation results for an undamaged machine are shown in Fig. 1, while those for motors with a damaged bearing outer and inner ring are presented in Figs. 2 and 4. The investigation results for a machine with damage of a bearing outer ring for different load torque values are shown in Fig. 6, whereas Figs. 3 and 5 present the vibration measurements of damaged machines. The summary contains the main conclusions concerning the possibility of using the proposed method for bearing diagnostics of induction motors.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 12, 12; 1589-1591
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wybrane metody diagnostyki łożysk silników indukcyjnych oparte o pomiar prądu
    Selected methods of induction motor bearings diagnostics based on the stator current measurement
    Autorzy:
    Swędrowski, L.
    Ciszewski, T.
    Ciszewska, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/151482.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    diagnostyka
    operator energetyczny Teagera-Kaisera
    pomiar prądu
    analiza prądu
    silnik indukcyjny
    uszkodzenia łożysk
    bearings defects
    diagnostics
    induction motor
    measurement of current
    analysis of current
    Teager-Kaiser Energy Operator
    Opis:
    W artykule zawarto przegląd wybranych metod diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego, bazujących na pomiarach prądu zasilającego. Jedno z nowych rozwiązań zostało zaadaptowane przez autorów do stosowanego przez nich systemu diagnostycznego. Wstępne badania potwierdziły zalety tej metody. Diagnostyka silników indukcyjnych, prowadzona zdalnie poprzez pomiar prądu zasilającego, jest atrakcyjna szczególnie przy braku dostępu do silnika. Przedstawiona koncepcja ma szanse na wdrożenie w przemyśle.
    This paper provides an overview of a few selected solutions of induction motor bearings diagnostics based on current measurements, that have appeared in the literature in recent years. Bearing failure amount is greater than 40% of all engine failures, so their damage-free operation is crucial [1]. Diagnosis of induction motors, carried out remotely by measuring the supply current is convenient and often practical. It could be very useful especially in terms of difficult access to the engine such as mining industries or high voltage engines. Detection of eccentricity and bearings fault, using stator current and stray flux monitoring [2] is described in Section 2. Section 3 introduces the concept of using the Luenberger speed observer for bearings diagnostic purpose [3]. The fourth section shows the stator current and motor efficiency as diagnostic indicators [4]. A new current signal processing solution for bearings diagnostic [6] is described in Section 5. This method using Teager – Kaiser Energy Operator, was applied by the authors to an existing diagnostic system. The results of the preliminary simulation and experimental research showed that this solution gave more precise diagnosis. This experiment was carried out on the engine, with introduced slight damage of the bearings outer race. The presented concept may be implemented in the industry. The authors intend to pursue further studies using this method.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 8, 8; 618-621
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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