Servomotore industriale Yaskawa Servomotore 200W 200V fabbricato in Giappone SGM-02A3SU11
Il metodo presentato in questa tesi per la diagnosi di guasti motori a induzione si basa sull'analisi dell'involucro della corrente stator trifase.Questo metodo di diagnosi può classificare due tipi di guasti motori di induzioneI risultati sperimentali dimostrano che l'involucro di corrente trifase è una caratteristica potente per la classificazione dei difetti del motore. The envelope signal is extracted from the experimentally acquired stator current signals and is used in conjunction with machine learning techniques based on Gaussian Mixture Models [34] (GMMs) and Reconstructed Phase Spaces (RPSs) [34-36] to identify motor faults.
Classificazione:
Corrente: 0,89A
Voltaggio: 200V
Potenza: 100 W
Torsione nominale: 0,318-m
Velocità massima: 3000 giri/min
Codificatore: 17 bit Codificatore assoluto
Carico inerzia JL kgm2¢10-4:0.026
Fuoco: dritto senza chiave
Sprodotti imilari
| SGM-01A312 |
| SGM-01A312C |
| SGM-01A314 |
| SGM-01A314B |
| SGM-01A314C |
| SGM-01A314P |
| SGM-01A3FJ91 |
| SGM-01A3G26 |
| SGM-01A3G36 |
| SGM-01A3G46 SGM-A5A314-Y1 |
| SGM-01A3MA12 |
| SGM-01A3NT14 |
| SGM-01A3NT23 |
| SGM-01A3SO11 |
| SGM-01A3SU11 |
| SGM-01A3SU31 |
| SGM-01A3T012 |
| SGM-01A3TE21 |
| SGM-01ASO11 |
| SGM-01B312 |
| SGM-01B3FJ11 |
| SGM-01B3FJ12 |
| SGM-01L314 |
| SGM-01L314P |
| SGM-01U312 |
| SGM-01U3AP01 |
| SGM-01U3B4L |
| SGM-01V314 |
| SGM-02A312 |
| SGM-02A312B |
| SGM-02A312C |
| SGM-02A312-Y1 |
| SGM-02A314 |
| SGM-02A314B |
| SGM-02A314C |
| SGM-02A3B4SPL |
| SGM-02A3F J73 |
| SGM-02A3G16 |
| SGM-02A3G16B |
| SGM-02A3G24 |
| SGM-02A3G26 |
| SGM-02A3G46 |
| SGM-02A3G46 |
| SGM-02A3MA31 |
| SGM-02A3NT11 |
| SGM-02A3NT12 |
| SGM-02A3SB12 |
| SGM-02A3SN11 |
| SGM-02A3SU12 |
| SGM-02A3TQ11 |
Il metodo presentato in questa tesi per la diagnosi di guasti motori a induzione si basa sull'analisi dell'involucro della corrente stator trifase.Questo metodo di diagnosi può classificare due tipi di guasti motori di induzioneI risultati sperimentali dimostrano che l'involucro di corrente trifase è una caratteristica potente per la classificazione dei difetti del motore. The envelope signal is extracted from the experimentally acquired stator current signals and is used in conjunction with machine learning techniques based on Gaussian Mixture Models [34] (GMMs) and Reconstructed Phase Spaces (RPSs) [34-36] to identify motor faults.
Inoltre, questo metodo diagnostico non solo classifica un motore a induzione come sano o difettoso,ma identifica anche la gravità del guasto attraverso l'identificazione del numero di barre rotore rotto o il numero (o la percentuale) di giri di cortocircuito in avvolgimenti statoreQuesto costituisce un potente mezzo per monitorare la gravità dei guasti del motore, che potrebbe eventualmente prevedere l'orario di inizio del completo guasto di un motore.e contribuire così a prevenire gli arresti inaspettati dei processi industrialiIl secondo vantaggio di questo metodo consiste nel fatto che il processo di classificazione richiede soltanto i sensori di corrente trifase dello statore, generalmente disponibili nelle unità a corrente alternata.impianti elettrici e meccanici supplementari, sensori,
e modelli matematici di un motore a induzione non sono richiesti.
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