Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array

Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array

Introduction. Presently, signal analysis of stator current of induction motor has become a popular technique to assess the health state of asynchronous motor in order to avoid failures. The classical implementations of failure detection algorithms for rotating machines, based on microprogrammed sequ...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2023
Hauptverfasser: Aib, A., Khodja, D. E., Chakroune, S., Rahali, H.
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2023
Schlagworte:
asynchronous machine
fuzzy current analysis
field programmable gate array
hardware co-simulation
Online Zugang:http://eie.khpi.edu.ua/article/view/285460
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Electrical Engineering & Electromechanics

Institution

Electrical Engineering & Electromechanics
id eiekhpieduua-article-285460
record_format ojs
institution Electrical Engineering & Electromechanics
baseUrl_str
datestamp_date 2023-10-21T17:48:38Z
collection OJS
language English
topic asynchronous machine
fuzzy current analysis
field programmable gate array
hardware co-simulation
spellingShingle asynchronous machine
fuzzy current analysis
field programmable gate array
hardware co-simulation
Aib, A.
Khodja, D. E.
Chakroune, S.
Rahali, H.
Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array
topic_facet asynchronous machine
fuzzy current analysis
field programmable gate array
hardware co-simulation
асинхронна машина
аналіз нечітких струмів
програмована вентильна матриця
апаратне спільне моделювання
format Article
author Aib, A.
Khodja, D. E.
Chakroune, S.
Rahali, H.
author_facet Aib, A.
Khodja, D. E.
Chakroune, S.
Rahali, H.
author_sort Aib, A.
title Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array
title_short Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array
title_full Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array
title_fullStr Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array
title_full_unstemmed Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array
title_sort fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array
title_alt Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array
description Introduction. Presently, signal analysis of stator current of induction motor has become a popular technique to assess the health state of asynchronous motor in order to avoid failures. The classical implementations of failure detection algorithms for rotating machines, based on microprogrammed sequential systems such as microprocessors and digital signal processing have shown their limitations in terms of speed and real time constraints, which requires the use of new technologies providing more efficient diagnostics such as application specific integrated circuit or field programmable gate array (FPGA). The purpose of this work is to study the contribution of the implementation of fuzzy logic on FPGA programmable logic circuits in the diagnosis of asynchronous machine failures for a phase unbalance and a missing phase faults cases. Methodology. In this work, we propose hardware architecture on FPGA of a failure detection algorithm for asynchronous machine based on fuzzy logic and motor current signal analysis by taking the RMS signal of stator current as a fault indicator signal. Results. The validation of the proposed architecture was carried out by a co-simulation hardware process between the ML402 boards equipped with a Virtex-4 FPGA circuit of the Xilinx type and Xilinx system generator under MATLAB/Simulink. Originality. The present work combined the performance of fuzzy logic techniques, the simplicity of stator current signal analysis algorithms and the execution power of ML402 FPGA board, for the fault diagnosis of induction machine achieving the best ratios speed/performance and simplicity/performance. Practical value. The emergence of this method has improved the performance of fault detection for asynchronous machine, especially in terms of hardware resource consumption, real-time online detection and speed of detection.
publisher National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
publishDate 2023
url http://eie.khpi.edu.ua/article/view/285460
work_keys_str_mv AT aiba fuzzycurrentanalysisbasedfaultdiagnosticofinductionmotorusinghardwarecosimulationwithfieldprogrammablegatearray
AT khodjade fuzzycurrentanalysisbasedfaultdiagnosticofinductionmotorusinghardwarecosimulationwithfieldprogrammablegatearray
AT chakrounes fuzzycurrentanalysisbasedfaultdiagnosticofinductionmotorusinghardwarecosimulationwithfieldprogrammablegatearray
AT rahalih fuzzycurrentanalysisbasedfaultdiagnosticofinductionmotorusinghardwarecosimulationwithfieldprogrammablegatearray
first_indexed 2025-07-17T11:49:49Z
last_indexed 2025-07-17T11:49:49Z
_version_ 1850412124884434944
spelling eiekhpieduua-article-2854602023-10-21T17:48:38Z Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array Fuzzy current analysis-based fault diagnostic of induction motor using hardware co-simulation with field programmable gate array Aib, A. Khodja, D. E. Chakroune, S. Rahali, H. asynchronous machine fuzzy current analysis field programmable gate array hardware co-simulation асинхронна машина аналіз нечітких струмів програмована вентильна матриця апаратне спільне моделювання Introduction. Presently, signal analysis of stator current of induction motor has become a popular technique to assess the health state of asynchronous motor in order to avoid failures. The classical implementations of failure detection algorithms for rotating machines, based on microprogrammed sequential systems such as microprocessors and digital signal processing have shown their limitations in terms of speed and real time constraints, which requires the use of new technologies providing more efficient diagnostics such as application specific integrated circuit or field programmable gate array (FPGA). The purpose of this work is to study the contribution of the implementation of fuzzy logic on FPGA programmable logic circuits in the diagnosis of asynchronous machine failures for a phase unbalance and a missing phase faults cases. Methodology. In this work, we propose hardware architecture on FPGA of a failure detection algorithm for asynchronous machine based on fuzzy logic and motor current signal analysis by taking the RMS signal of stator current as a fault indicator signal. Results. The validation of the proposed architecture was carried out by a co-simulation hardware process between the ML402 boards equipped with a Virtex-4 FPGA circuit of the Xilinx type and Xilinx system generator under MATLAB/Simulink. Originality. The present work combined the performance of fuzzy logic techniques, the simplicity of stator current signal analysis algorithms and the execution power of ML402 FPGA board, for the fault diagnosis of induction machine achieving the best ratios speed/performance and simplicity/performance. Practical value. The emergence of this method has improved the performance of fault detection for asynchronous machine, especially in terms of hardware resource consumption, real-time online detection and speed of detection. Вступ. В даний час аналіз сигналу струму статора асинхронного двигуна став популярним методом оцінки стану працездатності асинхронного двигуна, щоб уникнути відмов. Класичні реалізації алгоритмів виявлення несправностей машин, що обертаються, засновані на мікропрограмних послідовних системах, таких як мікропроцесори і цифрова обробка сигналів, показали свої обмеження з точки зору швидкості та обмежень у реальному часі, що вимагає використання нових технологій, що забезпечують більш ефективну діагностику. наприклад, інтегральна схема для конкретної програми або програмована вентильна матриця (FPGA). Метою даної є дослідження внеску реалізації нечіткої логіки на програмованих логічних схемах FPGA в діагностику відмов асинхронних машин при несиметрії фаз і обривах фази. Методологія. У цій роботі ми пропонуємо апаратну архітектуру на FPGA алгоритму виявлення відмов асинхронної машини на основі нечіткої логіки та аналізу сигналів струму двигуна, приймаючи середньоквадратичний сигнал статора струму як сигнал індикатора несправності. Результати. Валідація запропонованої архітектури проводилася шляхом апаратного моделювання між платами ML402, оснащеними схемою Virtex-4 FPGA типу Xilinx та генератором системи Xilinx під керуванням MATLAB/Simulink. Оригінальність. Дана робота поєднала в собі ефективність методів нечіткої логіки, простоту алгоритмів аналізу сигналів струму статора та виконавчу потужність плати ML402 FPGA для діагностики несправностей асинхронних машин, досягаючи найкращих співвідношень швидкість/продуктивність та простота/продуктивність. Практична цінність. Поява цього методу покращила продуктивність виявлення несправностей асинхронної машини, особливо з точки зору споживання апаратних ресурсів, онлайн-виявлення в реальному часі та швидкості виявлення. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2023-10-21 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/285460 10.20998/2074-272X.2023.6.01 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 6 (2023); 3-9 Электротехника и Электромеханика; № 6 (2023); 3-9 Електротехніка і Електромеханіка; № 6 (2023); 3-9 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/285460/282034 Copyright (c) 2023 A. Aib, D. E. Khodja, S. Chakroune, H. Rahali http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

Ähnliche Einträge