Sammanfattning -Detta papper presenterar en maskininlärningsteknik för feldiagnostik i induktionsmotorer. En normal modell och ett omfattande utbud av felaktiga modeller för invertermotorkombinationen utvecklades och implementerades med hjälp av ett generiskt kommersiellt simuleringsverktyg för att generera spänningar och strömsignaler vid ett brett spektrum av driftpunkter valda av en maskininlärningsalgoritm. Ett strukturerat neuralt nätverkssystem har utformats, utvecklats och utbildats för att upptäcka och isolera de vanligaste typerna av fel: en strömbrytares öppna kretsfel, postkorta kretsar, kortslutningar och de okända felen. Omfattande simuleringsförsök utfördes för att testa systemet med extra buller, och resultaten visar att det strukturerade neurala nätverkssystem som utbildades genom att använda den föreslagna maskininlärning metoden ger hög noggrannhet i att upptäcka om ett felaktigt tillstånd har inträffat, därmed isolera och pin-pekning till den typ av felaktiga förhållanden som förekommer i kraftelektronik inverter baserade elektriska drivenheter. Slutligen, författarna visar att den föreslagna strukturerade neurala nätverk systemet har förmågan att realtid upptäckt av någon av de felaktiga förhållanden som nämns ovan inom 20 millisekunder eller mindre. Det finns en hel del arbete i litteraturen [6] [7] om feldiagnos av förbränningsmotorer. För el- eller hybridfordon har dock feldiagnosmetoder ännu inte undersökts väl, eftersom EV/HEV fortfarande befinner sig i det relativt tidiga skedet i bilindustrin jämfört med IC-motorfordon. Ett nära relaterat arbete av Ribeiro, Jacobina och Silva [8], baserades på en direkt jämförelse av spänningar som uppmätts vid några nyckelpunkter i systemet med tillämpning på en elektrisk drivning där effekten av sluten loop kontroll inte beaktas. Ytterligare referenser finns för diagnostik i motor- och kraftomriktarna [9] [10] [11] [11] [12] [13] [14]. Det finns ett antal intelligenta system tillvägagångssätt som har undersökts vid feldiagnos. Regelbaserade expertsystem och beslutsträd är två traditionella diagnostiska tekniker, men de har allvarliga begränsningar. Ett regelbaserat system har ofta svårt att hantera nya fel och skaffa sig fullständig kunskap för att bygga en tillförlitlig regelbas. Ett beslut träd kan vara mycket stort för ett komplext system, och det är
Ett neuralt nätverkssystem var också utformat för att upptäcka och isolera vanliga typer av fel, såsom korta kretsar, post kortslutningar, enkelbrytare öppen krets fel, och okända fel REF.
Intelligent diagnosis of open and short circuit faults in electric drive inverters for real-time applications
{'venue': None, 'journal': 'Iet Power Electronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}