Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions
Introduction. This work presents a methodology for detecting inter-turn short circuit (ITSC) and broken rotor bars (BRB) fault in variable speed induction machine controlled by field oriented control. If any of these faults are not detected at an early stage, it may cause an unexpected shutdown of t...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/302819 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| id |
eiekhpieduua-article-302819 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Electrical Engineering & Electromechanics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-04-28T14:16:44Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
diagnosis short circuit broken bars induction motor discrete wavelet transform artificial neural network indirect field oriented control |
| spellingShingle |
diagnosis short circuit broken bars induction motor discrete wavelet transform artificial neural network indirect field oriented control Rouaibia, R. Djeghader, Y. Moussaoui, L. Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions |
| topic_facet |
діагностика коротке замикання обрив стрижнів асинхронний двигун дискретне вейвлет перетворення штучна нейронна мережа непряме полеорієнтоване керування diagnosis short circuit broken bars induction motor discrete wavelet transform artificial neural network indirect field oriented control |
| format |
Article |
| author |
Rouaibia, R. Djeghader, Y. Moussaoui, L. |
| author_facet |
Rouaibia, R. Djeghader, Y. Moussaoui, L. |
| author_sort |
Rouaibia, R. |
| title |
Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions |
| title_short |
Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions |
| title_full |
Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions |
| title_fullStr |
Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions |
| title_full_unstemmed |
Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions |
| title_sort |
artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions |
| title_alt |
Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions |
| description |
Introduction. This work presents a methodology for detecting inter-turn short circuit (ITSC) and broken rotor bars (BRB) fault in variable speed induction machine controlled by field oriented control. If any of these faults are not detected at an early stage, it may cause an unexpected shutdown of the industrial processes and significant financial losses. Purpose. For these reasons, it is important to develop a new diagnostic system to detect in a precautionary way the ITSC and BRB at various load condition. We propose the application of discrete wavelet transform to overcome the limitation of traditional technique for no-stationary signals. The novelty of the work consists in developing a diagnosis system that combines the advantages of both the discrete wavelet transform (DWT) and artificial neural network (ANN) to identify and diagnose defects, related to both ITSC and BRB faults. Methods. The suggested method involves analyzing the electromagnetic torque signal using DWT to calculate the stored energy at each level of decomposition. Then, this energy is applied to train neural network classifier. The accuracy of ANN based on DWT, was improved by testing different orthogonal wavelet functions on simulated signal. The selection process identified 5 pertinent wavelet energies, concluding that, Daubechies44 (db44) is the best suitable mother wavelet function for effectively detecting and classifying failures in machines. Results. We applied numerical simulations by MATLAB/Simulink software to demonstrate the validity of the suggested techniques in a closed loop induction motor drive. The obtained results prove that this method can identify and classify these types of faults under various loads of the machine. References 31, table 1, figures 9. |
| publisher |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
http://eie.khpi.edu.ua/article/view/302819 |
| work_keys_str_mv |
AT rouaibiar artificialneuralnetworkanddiscretewavelettransformforinterturnshortcircuitandbrokenrotorbarsfaultsdiagnosisundervariousoperatingconditions AT djeghadery artificialneuralnetworkanddiscretewavelettransformforinterturnshortcircuitandbrokenrotorbarsfaultsdiagnosisundervariousoperatingconditions AT moussaouil artificialneuralnetworkanddiscretewavelettransformforinterturnshortcircuitandbrokenrotorbarsfaultsdiagnosisundervariousoperatingconditions |
| first_indexed |
2025-07-17T11:50:13Z |
| last_indexed |
2025-07-17T11:50:13Z |
| _version_ |
1850412171839668224 |
| spelling |
eiekhpieduua-article-3028192024-04-28T14:16:44Z Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions Artificial neural network and discrete wavelet transform for inter-turn short circuit and broken rotor bars faults diagnosis under various operating conditions Rouaibia, R. Djeghader, Y. Moussaoui, L. діагностика коротке замикання обрив стрижнів асинхронний двигун дискретне вейвлет перетворення штучна нейронна мережа непряме полеорієнтоване керування diagnosis short circuit broken bars induction motor discrete wavelet transform artificial neural network indirect field oriented control Introduction. This work presents a methodology for detecting inter-turn short circuit (ITSC) and broken rotor bars (BRB) fault in variable speed induction machine controlled by field oriented control. If any of these faults are not detected at an early stage, it may cause an unexpected shutdown of the industrial processes and significant financial losses. Purpose. For these reasons, it is important to develop a new diagnostic system to detect in a precautionary way the ITSC and BRB at various load condition. We propose the application of discrete wavelet transform to overcome the limitation of traditional technique for no-stationary signals. The novelty of the work consists in developing a diagnosis system that combines the advantages of both the discrete wavelet transform (DWT) and artificial neural network (ANN) to identify and diagnose defects, related to both ITSC and BRB faults. Methods. The suggested method involves analyzing the electromagnetic torque signal using DWT to calculate the stored energy at each level of decomposition. Then, this energy is applied to train neural network classifier. The accuracy of ANN based on DWT, was improved by testing different orthogonal wavelet functions on simulated signal. The selection process identified 5 pertinent wavelet energies, concluding that, Daubechies44 (db44) is the best suitable mother wavelet function for effectively detecting and classifying failures in machines. Results. We applied numerical simulations by MATLAB/Simulink software to demonstrate the validity of the suggested techniques in a closed loop induction motor drive. The obtained results prove that this method can identify and classify these types of faults under various loads of the machine. References 31, table 1, figures 9. Вступ. У цій роботі представлена методологія виявлення міжвиткового короткого замикання (ITSC) та несправності стрижнів ротора (BRB) в асинхронних машинах з регульованою швидкістю, керованих полеорієнтованим керуванням. Якщо будь-яка з цих несправностей не буде виявлена на ранній стадії, це може призвести до несподіваної зупинки виробничих процесів та значних фінансових втрат. Мета. З цих причин важливо розробити нову діагностичну систему для профілактичного виявлення ITSC та BRB за різних умов навантаження. Ми пропонуємо застосувати дискретне вейвлет перетворення, щоб подолати обмеження традиційної техніки для нестаціонарних сигналів. Новизна роботи полягає в розробці системи діагностики, що поєднує в собі як переваги дискретного вейвлет перетворення (DWT), так і штучної нейронної мережі (ANN) для виявлення та діагностики дефектів, пов'язаних як з несправностями ITSC, так і з BRB. Методи. Пропонований метод включає аналіз сигналу електромагнітного моменту, що крутить, з використанням DWT для розрахунку запасеної енергії на кожному рівні розкладання. Потім ця енергія застосовується на навчання класифікатора нейронної мережі. Точність ANN, заснованої на DWT, була підвищена за рахунок тестування різних ортогональних вейвлет функцій на сигналі, що моделюється. У процесі відбору було визначено п’ять відповідних енергій вейвлета, і було зроблено висновок, що Daubechies44 (db44) є найбільш підходящою материнською вейвлет функцією ефективного виявлення і класифікації відмов у машинах. Результати. Ми застосували чисельне моделювання за допомогою програмного забезпечення MATLAB/Simulink, щоб продемонструвати ефективність запропонованих методів приводу асинхронного двигуна із замкнутим контуром. Отримані результати доводять, що цей метод дозволяє виявити та класифікувати дані види несправностей при різних навантаженнях машини. Бібл. 31, табл. 1, рис. 9. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2024-04-28 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/302819 10.20998/2074-272X.2024.3.04 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 3 (2024); 31-37 Электротехника и Электромеханика; № 3 (2024); 31-37 Електротехніка і Електромеханіка; № 3 (2024); 31-37 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/302819/294815 Copyright (c) 2024 R. Rouaibia, Y. Djeghader, L. Moussaoui http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |