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 "MCSA" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Neuronowe klasyfikatory cech sygnałów w diagnostyce uszkodzeń wirnika silnika indukcyjnego
    Neural classifiers of fault symptoms in induction machinery rotor fault diagnosis
    Autorzy:
    Sobolewski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328340.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    MCSA
    klasyfikator neuronowy
    diagnostyka
    detekcja uszkodzeń
    neural classifier
    diagnostics
    fault detection
    Opis:
    W artykule zostaną poruszone zagadnienia związane z diagnostyką uszkodzeń silnika indukcyjnego dokonywanej za pomocą metody MCSA (Motor Current Signature Analysis. Wiele publikacji na ten temat wskazuje na pojawianie się tzw. częstotliwości poślizgowych wokół pierwszej, piątej i siódmej harmonicznej prądu stojana dla obciążeń powyżej połowy znamionowego. W niniejszym artykule zostanie przedstawiona sieć neuronowa LVQ wykorzystywana do rozwiązania problemu klasyfikacyjnego, przetwarzająca zbiór danych otrzymanych na drodze analizy statystycznej wybranych fragmentów spektrum prądu fazowego stojana. Rozwiązanie takie pozwala zautomatyzować proces klasyfikacyjny i uniknąć konieczności wyznaczania prędkości obrotowej.
    In this paper problems of fault detection of induction motor by the MCSA (Motor Current Signature Analysis) method are considered. Many of published papers point to lip frequencies that appear around the fist, fifth and seventh harmonic in stator current spectrum for more then half of nominal load. This paper presents the application of the LVQ neural network, employed to solve the classification problem based on a set of input data collected as chosen parts of current spectrum being statistically analyzed. The application helps to make the classification procedure automated and avoids necessity of rotor speed measurement.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2005, 35; 27-30
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Znaczenie harmonicznych żłobkowych w diagnostyce uszkodzeń klatki wirnika silnika indukcyjnego
    Appreciation of the slot harmonic in a fault detection of induction motors cage
    Autorzy:
    Sobolewski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327660.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    MCSA
    diagnostyka
    detekcja uszkodzeń
    silnik indukcyjny
    częstotliwości żłobkowe
    diagnostic
    fault detection
    induction motor
    slot harmonics
    Opis:
    W artykule przedstawiono zagadnienia związane z diagnostyką uszkodzeń silnika indukcyjnego dokonywanej za pomocą metody MCSA (ang. Motor Current Signature Analysis). Wiele publikacji na ten temat wskazuje na pojawianie się tzw. częstotliwości poślizgowych wokół pierwszej, piątej i siódmej harmonicznej prądu stojana dla obciążeń powyżej połowy znamionowego [1]. Niedokładność oszacowania poślizgu ogranicza trafne wskazania tych częstotliwości. Wymagana jest więc możliwie wysoka precyzja szacunku wartości poślizgu, czego można dokonać za pomocą częstotliwości żłobkowych. Częstotliwości poślizgowe, pojawiają się w widmie prądu również wokół częstotliwości żłobkowych, co może dać podstawę do identyfikacji uszkodzeń silnika indukcyjnego za pomocą analizy harmonicznych żłobkowych i poślizgowych.
    In this paper selected problems of fault detection of an induction motor by the MCSA (Motor Current Signature Analysis) method are considered. Many of published papers point to slip frequencies that appears around the fist, fifth and seventh harmonic in stator current spectrum for more then half of nominal load [1]. Insufficient accuracy of slip estimation may make the task of slip frequencies extraction very difficult. There is a need of as high as possible precision of slip estimation. Analysis of slot frequencies makes it possible. Slip frequencies in current spectrum also appear around slot frequencies. It gives a base for searching fault symptoms of induction motor by the analysis of amplitudes of slip and slot frequencies.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 4(40); 59-64
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego poprzez analizę prądu silnika metodą NTC. Część I – opis zastosowanej metody
    Induction motor bearings diagnostic with motor current signature analysis and normalized triple covariance. Part I – NTC
    Autorzy:
    Ciszewski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/268379.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego
    MCSA
    cyfrowe przetwarzanie sygnału
    statystyki wyższych rzędów
    induction motor bearings diagnostic
    digital signal processing
    higher order spectra
    Opis:
    W artykule zaprezentowano nową metodę przetwarzania sygnału prądu silnika indukcyjnego do celów diagnostyki łożysk oraz jej walidację przy pomocy badań eksperymentalnych. Badania przeprowadzono dla trzech różnych uszkodzeń łożysk przy pełnym obciążeniu silnika. Pierwsza część artykułu zawiera wprowadzenie do tematyki diagnostyki łożysk, przegląd metod diagnostycznych oraz podstawy teoretyczne zastosowanej przez autora metody. W drugiej części artykułu przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych dla łożysk z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami oraz dla łożysk bez uszkodzeń.
    One of the most popular electric machines in the world industry is an induction motor (IM). Due to simple construction its bearings are the part most susceptible to damage. Therefore, bearing diagnosis is very important in maintaining the driveline. Diagnostic of most parts of the IM through motor current signature analysis (MCSA) are already well described and used in the industry. As such, bearing diagnosis through MCSA would be very convenient from economic point of view. It would allow to reduce the cost of diagnostics through a diagnosis of all motor parts by measuring only one physical quantity. The objective of research that were carried out was to propose and test a new efficient MCSA bearings diagnostic method. The proposed method is the Normalized Triple Covariance (NTC). This higher order spectra signal processing technique is a new approach in IM bearings diagnostic with MCSA. Part I of the paper contains an introduction to the subject of bearing diagnostics, review of diagnostic methods and theoretical basis of the NTC. Part II covers experimental results of the proposed method and final conclusions.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 61; 23-26
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego poprzez analizę prądu silnika metodą NTC. Część II – wyniki badań eksperymentalnych
    Induction motor bearings diagnostic with motor current signature analysis and normalized triple covariance. Part II – experimental results
    Autorzy:
    Ciszewski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/268108.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego
    MCSA
    cyfrowe przetwarzanie sygnału
    statystyki wyższych rzędów
    induction motor bearings diagnostic
    digital signal processing
    higher order spectra
    Opis:
    W artykule zaprezentowano nową metodę przetwarzania sygnału prądu silnika indukcyjnego do celów diagnostyki łożysk oraz jej walidację przy pomocy badań eksperymentalnych. Badania przeprowadzono dla trzech różnych uszkodzeń łożysk przy pełnym obciążeniu silnika. Pierwsza część artykułu zawiera wprowadzenie do tematyki diagnostyki łożysk, przegląd metod diagnostycznych oraz podstawy teoretyczne zastosowanej przez autora metody. W drugiej części artykułu przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych dla łożysk z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami oraz dla łożysk bez uszkodzeń.
    One of the most popular electric machines in the world industry is an induction motor (IM). Due to simple construction its bearings are the part most susceptible to damage. Therefore, bearing diagnosis is very important in maintaining the driveline. Diagnostic of most parts of the IM through motor current signature analysis (MCSA) are already well described and used in the industry. As such, bearing diagnosis through MCSA would be very convenient from economic point of view. It would allow to reduce the cost of diagnostics through a diagnosis of all motor parts by measuring only one physical quantity. The objective of research that were carried out was to propose and test a new efficient MCSA bearings diagnostic method. The proposed method is the Normalized Triple Covariance (NTC). This higher order spectra signal processing technique is a new approach in IM bearings diagnostic with MCSA. Part I of the paper contains an introduction to the subject of bearing diagnostics, review of diagnostic methods and theoretical basis of the NTC. Part II covers experimental results of the proposed method and final conclusions.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 61; 27-30
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Induction motor diagnosis with use of electric parameters
    Diagnostyka silnika indukcyjnego z wykorzystaniem parametrów elektrycznych
    Autorzy:
    Roczek, Krzysztof
    Rogala, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328551.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    induction motor
    MCSA
    current spectrum
    frequency inverter
    silnik indukcyjny
    widmo prądu
    przemiennik częstotliwości
    Opis:
    Induction motors are very commonly used in industry. From that reason more and more often different methods of induction motor diagnosis are applied. In this article motor current signature analysis (MCSA) method is presented with special Extended Park’s Vectors Approach. This method extends the possibility of current signals analysis in frequency domain giving better recognition of some faults. In the presented experiment few malfunctions were applied to the laboratory stand which consists of two different induction motors. In both cases they were supplied from frequency inverter, therefore additionally influence of this type of control on current spectrum is presented. The results of presented research and gathered experience in this domain are the basis for the elaboration of advanced on-line diagnostic system for industrial object.
    Silniki indukcyjne są powszechnie używane w przemyśle. Z tego powodu coraz częściej stosowane są różne metody ich diagnozowania. W niniejszym artykule zostały zeprezentowane metody MCSA z wykorzystaniem zastosowania podejścia EPVA (Extended Park’s Vector Approach). Metoda ta daje bardzo dobre możliwości diagnostyczne przy wzroście czułości systemu oraz jego niezawodności. W opisanym poniżej doświadczeniu zaimplementowano do układu kilka uszkodzeń. System składał się z dwóch typów silników, które były zasilone i sterowane za pomocą przemiennika częstotliwości. W doświadczeniu wyeksponowano również wpływ przemiennika częstotliwości na widmo prądowe silnika. Przedstawione wyniki badań i zdobyte w trakcie ich wykonywania doświadczenie stanowią podstawę do opracowania systemu diagnostycznego działającego w czasie rzeczywistym dla obiektu przemysłowego.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2019, 20, 4; 65-74
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Mechanical fault detection in rotating electrical machines using MCSA-FFT and MCSA-DWT techniques
    Autorzy:
    Bessous, N.
    Sbaa, S.
    Megherbi, A. C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/200283.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    motor current signature analysis
    MCSA
    discrete wavelet transform
    DWT
    rolling element bearing faults
    rotor eccentricity
    stator current spectrum
    dyskretna transformata falkowa
    uszkodzenia łożysk tocznych
    widmo prądu stojana
    Opis:
    This paper presents mechanical fault detection in squirrel cage induction motors (SCIMs) by means of two recent techniques. More precisely, we have analyzed the rolling element bearing (REB) faults in SCIM. Rolling element bearing faults constitute a major problem among different faults which cause catastrophic damage to rotating machinery. Thus early detection of REB faults in SCIMs is of crucial importance. Vibration analysis is among the key concepts for mechanical vibrations of rotating electrical machines. Today, there is massive competition between researchers in the diagnosis field. They all have as their aim to replace the vibration analysis technique. Among them, stator current analysis has become one of the most important subjects in the fault detection field. Motor current signature analysis (MCSA) has become popular for detection and localization of numerous faults. It is generally based on fast Fourier transform (FFT) of the stator current signal. We have detailed the analysis by means of MCSA-FFT, which is based on the stator current spectrum. Another goal in this work is the use of the discrete wavelet transform (DWT) technique in order to detect REB faults. In addition, a new indicator based on the MCSA-DWT technique has been developed in this study. This new indicator has the advantage of expressing itself in the quantity and quality form. The acquisition data are presented and a comparative study is carried out between these recent techniques in order to ensure a final decision. The proposed subject is examined experimentally using a 3 kW squirrel cage induction motor test bed.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2019, 67, 3; 571-582
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A hybrid diagnostic system of main drive of industrial press line
    Hybrydowy system diagnostyczny napędu głównego przemysłowej linii pras
    Autorzy:
    Roczek, Krzysztof
    Krol, Adrian
    Fidali, Marek
    Rogala, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1840915.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    MFMEA
    CBM
    press drive
    diagnostics
    vibration
    MCSA
    monitoring system
    MFMA
    metody diagnostyczne
    napęd prasy
    Opis:
    The idea of Industry 4.0 indicates Condition Based Maintenance (CBM) and Predictive Maintenance (PdM) as fundamental maintenance strategies in modern factories. CBM and PdM could be implemented with use of on-line continuous monitoring and diagnostic systems and also as a program of systematic examinations of asset condition done by maintenance personnel. Using data collected from hand held instruments and from on-line systems it is possible to build full image of current asset condition and predict probable faults in the future. This paper presents system of condition monitoring and diagnosing of main drive of industrial press line. The system uses diagnostic data coming from different sources like vibration, electrical and thermal measurements. Application of different types of data makes the system hybrid and allows improve diagnostic inference process. The article describes how the system is designed and implemented.
    Idea Przemysłu 4.0 wskazuje Condition Based Maintenance (CBM) oraz Predictive Maintenance (PdM) jako podstawowe strategie służb utrzymania ruchu w nowoczesnych fabrykach. CBM i PdM mogą zostać wdrożone z wykorzystaniem ciągłego monitoringu w trybie online oraz systemów diagnostycznych, a także systematycznej kontroli stanu urządzenia przeprowadzanej przez personel utrzymania ruchu. Używając danych zgromadzonych za pomocą przyrządów ręcznych, a także systemów pracujących w trybie online możliwym jest zbudowanie kompletnego obrazu aktualnego stanu urządzenia i przewidywanie potencjalnych awarii w przyszłości. Poniższa publikacja opisuje system diagnostyczny przemysłowej linii pras. System wykorzystuje dane pochodzące z różnych źródeł: drgania, natężenie prądu elektrycznego i pomiarów temperatury. Różnorodność danych sprawia, że system staje się hybrydowy, co pozwala usprawnić wnioskowanie diagnostyczne. Artykuł opisuje proces projektownia takiego systemu oraz jego implementację.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2021, 22, 1; 85-92
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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