Nuovo SERVOMOTORE industriale 200V SGM-02A5FJ12 SGM-02A5FJ12 di Yaskawa del servomotore

Il secondo metodo presentato in questa tesi è una tecnica di monitoraggio dei guasti del motore a induzione basata sull'analisi del profilo di coppia del traferro, associata a tecniche di apprendimento automatico per classificare la condizione operativa di un motore a induzione come sana o difettosa.Queste tecniche di apprendimento automatico si basano su GMM e RPS.L'importante novità di questo approccio è duplice.Innanzitutto, le firme motorie sane e difettose necessarie per addestrare questo metodo sono ottenute da simulazioni ad elementi finiti, non da dati sperimentali.In secondo luogo, le firme possono essere applicate a diverse classi di motori a induzione attraverso un nuovo processo di normalizzazione.Una condizione difettosa rappresenta un numero qualsiasi di barre del rotore rotte.Le firme utilizzate nella fase di addestramento si basano sul profilo di coppia del traferro di un motore a induzione simulato da un metodo degli elementi finiti a passi temporali.

 

Nella fase di monitoraggio viene creata una nuova firma per la coppia sviluppata.Questa coppia viene calcolata online da un nuovo set di tensioni e correnti dello statore trifase acquisite da un vero motore a induzione monitorato.Un confronto delle firme ottenute nelle fasi di addestramento e monitoraggio classifica la condizione operativa motoria.