Tidig upptäckt av oegentligheter i elektriska maskiner är viktigt på grund av deras olika användningsområden inom olika områden. Ett korrekt system för att upptäcka fel bidrar till att stoppa spridningen av misslyckanden eller begränsar dess upptrappning till allvarlig grad, och förhindrar därmed oplanerade driftstopp som leder till förlust av produktion och ekonomiska intäkter. Bland olika fellägen som kan uppstå i de elektriska maskinerna är rotorrelaterade fel cirka 20%. Framgångsrik upptäckt av eventuella fel i elektriska maskiner uppnås genom att använda en lämplig tillståndskontroll följt av noggrann signalbehandlingsteknik för att extrahera felfunktionerna. Denna artikel syftar till att presentera extraktion av funktioner som visas i aktuella signaler med hjälp av wavelet analys när det finns en rotor förkastning av excentricitet och bruten rotor bar. I detta avseende ges en kort förklaring om rotorfel och olika metoder för tillståndskontroll i syfte att upptäcka rotorfel. Därefter, motor ström signatur analys, de felrelaterade funktioner dök upp i det nuvarande spektrumet och våget omvandla analyser av signalen för att extrahera dessa funktioner förklaras. Slutligen presenteras två fallstudier som omfattar vågletsanalys av den aktuella signalen för detektion av rotorexcentriskitet och bruten rotorstång.
Dessutom presenteras den aktuella signalanalysen av motorer med och utan fel med hjälp av Wavelet Packet Transform (WPT) i REF.
Wavelet-Based Analysis of MCSA for Fault Detection in Electrical Machine
{'venue': 'Wavelet Transform and Some of Its Real-World Applications', 'journal': 'Wavelet Transform and Some of Its Real-World Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}