Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fault Detection in Induction Motors using Functional Dimensionality Reduction Methods

論文の概要: Fault Detection in Induction Motors using Functional Dimensionality Reduction Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09365v1
Date: Wed, 14 Jun 2023 06:46:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-19 16:46:30.725414
Title: Fault Detection in Induction Motors using Functional Dimensionality Reduction Methods
Title（参考訳）: 関数次元化法による誘導電動機の故障検出
Authors: Mar\'ia Barroso, Jos\'e M. Bossio, Carlos M. Ala\'iz and \'Angela Fern\'andez
Abstract要約: 本研究は, 誘導電動機の故障条件の検出と分類を行うため, 従来のモータ電流シグナチャ解析手法と機能次元低減手法を組み合わせた方法論である。提案手法から得られた結果は, 誘導電動機の故障をリアルタイムに検出するだけでなく, オフライン解析による多数の故障の特定にも有効である可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The implementation of strategies for fault detection and diagnosis on rotating electrical machines is crucial for the reliability and safety of modern industrial systems. The contribution of this work is a methodology that combines conventional strategy of Motor Current Signature Analysis with functional dimensionality reduction methods, namely Functional Principal Components Analysis and Functional Diffusion Maps, for detecting and classifying fault conditions in induction motors. The results obtained from the proposed scheme are very encouraging, revealing a potential use in the future not only for real-time detection of the presence of a fault in an induction motor, but also in the identification of a greater number of types of faults present through an offline analysis.
Abstract（参考訳）: 回転する電気機械の故障検出および診断のための戦略の実装は、現代の産業システムの信頼性と安全性に不可欠である。本研究の貢献は、誘導電動機の故障状況を検出し分類するための、従来のモータ電流シグナチャ解析の戦略と機能的主成分分析と機能的拡散マップという機能的次元削減手法を組み合わせた方法論である。提案手法は, 誘導電動機における故障の存在をリアルタイムに検出するだけでなく, オフライン解析によって発生する多くの種類の故障の同定にも有用であることを示す。

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