Induction Motor Bearings Diagnostic Using MCSA and Normalized Tripple Covariance - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Induction Motor Bearings Diagnostic Using MCSA and Normalized Tripple Covariance

Abstrakt

Diagnosis of induction motors, conducted remotely by measuring and analyzing the supply current is attractive with the lack of access to the engine. So far there is no solution, based on analysis of current, the credibility of which allow use in industry. Statistics of IM bearing failures of induction motors indicate, that they constitute more than 40% of IM damage, therefore bearing diagnosis is so important. The article provides an overview of selected methods of diagnosis of induction motor bearings, based on measurement of the supply current. The problem here is the high disturbance components level of the motor current in relation to diagnostic components. The paper presents the new approach to signal analysis solutions, based on statistical methods, which have been adapted to be used by this diagnostic system. First experimental results with use of this method are also presented, they confirm the advantages of this method.

Cytowania

  • 3

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 4

    Scopus

Autorzy (3)

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Tytuł wydania:
Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED), 2015 IEEE 10th International Symposium on strony 333 - 337
Język:
angielski
Rok wydania:
2015
Opis bibliograficzny:
Ciszewski T., Swędrowski L., Gelman L.: Induction Motor Bearings Diagnostic Using MCSA and Normalized Tripple Covariance// Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED), 2015 IEEE 10th International Symposium on/ : , 2015, s.333-337
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/demped.2015.7303711
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 72 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi