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UTILISATION DE LA MÉTHODE ROOT-AUTO RÉGRÉSSIVE DANS LE DIAGNOSTIC DES DÉFAUTS MÉCANIQUES DU MOTEUR ASYNCHRONE

机译:根自动回归法在异步电动机机械故障诊断中的应用

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摘要

The electric motor's failure is a very serious problem in the industrial field, given its direct influence on productivity and on operator safety. To avoid this problem, several methods have been developed to diagnose faults from their appearances to avoid the interruption of the industrial process. In this aim, this paper describes a new faults diagnosis approach based on AutoRegressive modeling (AR) of the stator current. This approach has several advantages over the spectral analysis of current by the conventional method of periodogram. Indeed, its main advantage is its very good frequency resolution for a very short acquisition time. Something not possible to achieve with the conventional method of periodogram. To verify the effectiveness of the proposed diagnosis method, several simulation tests and experimental tests on the bearings faults, will be made in this paper.%La défaillance des moteurs électriques est un problème très préoccupant dans le secteur industriel, vu son influence directe sur la productivité et la sécurité des opérateurs. Afin d'éviter ce problème, plusieurs méthodes ont été développées pour diagnostiquer les défauts dès leurs apparitions afin d'éviter l'arrêt total de ces moteurs. Cet article décrit une nouvelle approche de diagnostic de ces défaillances basée sur la modélisation auto-régréssive (AR) du courant statorique. Cette approche présente plusieurs avantages par rapport à l'analyse spectrale du courant par la méthode classique dite du périodogramme. En effet, son principal avantage est qu'elle permet d'avoir un très bon pouvoir de résolution fréquentielle sur un temps d'acquisition très court. Chose impossible à obtenir avec la méthode classique du périodogramme. Pour vérifier l'efficacité de la méthode de diagnostic proposée, plusieurs tests de simulation ainsi que des essais expérimentaux sur les défauts de roulements, seront effectués dans cet article.
机译:电动机的故障直接影响生产率和操作人员的安全性,因此在工业领域是一个非常严重的问题。为了避免这个问题,已经开发了几种方法来从外观上诊断故障,从而避免工业过程的中断。为此,本文介绍了一种基于定子电流自回归模型(AR)的故障诊断新方法。与通过常规周期图方法对电流进行频谱分析相比,该方法具有多个优点。确实,它的主要优点是在非常短的采集时间内就具有非常好的频率分辨率。用传统的周期图方法无法实现。为了验证所提出的诊断方法的有效性,本文将对轴承故障进行一些模拟测试和实验测试。%ddéleill sélectriquesest unproblèmetrèspréocerantdans le secteur industriel,生产者和安全生产者。 Afin d'éviterceproblème,plusieursméthodesontétédéveloppéespour diagnoststir lesdéfautsdèsleurs鉴定师,afin d'éviterl'arrêt全面动产。自动更新(AR)的courant定子的诊断方法和诊断方法的Cet文章。 Cépchecheprésenteplusieurs avantages parààl'analyse Spectrume du la courant par laméthodeclassique dite dupériodogramme。法院临时裁定书的首席负责人恩·埃菲特(En effet)。选择不可能的点状图分类。倒入诊断建议书中的功效证明书,并在路易安特·德·埃塞弗·德·埃塞俄比亚实验研究队进行模拟试验,并附上有效的证明。

著录项

  • 来源
    《Revue roumaine des sciences techniques》 |2017年第2期|134-141|共8页
  • 作者单位

    Groupe DIAGNOSTIC, Laboratoire de Développement des Entraînements Electriques, Université des Sciences et de la Technologie Oran, Algérie, 33, Lotissement Sidi Cheikh, Saida 20000, Algérie;

    Groupe DIAGNOSTIC, Laboratoire de Développement des Entraînements Electriques, Université des Sciences et de la Technologie Oran, Algérie, 33, Lotissement Sidi Cheikh, Saida 20000, Algérie;

    Groupe DIAGNOSTIC, Laboratoire de Développement des Entraînements Electriques, Université des Sciences et de la Technologie Oran, Algérie, 33, Lotissement Sidi Cheikh, Saida 20000, Algérie;

    Groupe DIAGNOSTIC, Laboratoire de Développement des Entraînements Electriques, Université des Sciences et de la Technologie Oran, Algérie, 33, Lotissement Sidi Cheikh, Saida 20000, Algérie;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fre
  • 中图分类
  • 关键词

    Moteur asynchrone; Diagnostic; Défaut de roulement; Modèle auto-régréssive (AR);

    机译:异步电动机诊断;滚动故障;自回归模型(AR);

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