Informacja

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

Wyszukujesz frazę "uszkodzenia łożysk" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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:
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 1-2 z 2

    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