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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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전력전자학회 JOURNAL OF POWER ELECTRONICS JOURNAL OF POWER ELECTRONICS Vol.6 No.3
발행연도
2006.7
수록면
245 - 252 (8page)

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This paper presents a method based on neural networks to detect the broken rotor bars and end rings of squirrel cage induction motors. At first, detection methods are studied, and then traditional methods of fault detection and dynamic models of induction motors by using winding function model are introduced. In this method, all of the stator slots and rotor bars are considered, thus the performance of the motor in healthy situations or breakage in each part can be checked. The frequency spectrum of current signals is derived by using Fourier transformation and is analyzed in different conditions. In continuation, an analytical discussion and a simple algorithm are presented to detect the fault. This algorithm is based on neural networks. The neural network has been trained by using information of a 1.1 ㎾ induction motor. This system has been tested with a different amount of load torque, and it is capable of working on-line and of recognizing all normal and ill conditions.
#squirrel cage #induction motor #rotor fault #neural network

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Modeling Induction motor, using winding function method
3. Current signal analysis method to detect broken rotor bars
4. Detection of rotor faults by Using neural network
5. Results of simulation
6. Practical results
7. Conclusion
Appendix A
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