แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Fault quantifications of induction motor based on time frequency analysis

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Department of Teacher Training in Mechanical Engineering
Email : juggrapong@yahoo.com
keyword: Spectrogram.
LCSH: ELECTRIC MOTORS INDUCTION
LCSH: SIGNAL PROCESSING
Abstract: The spectrum method has popularly been applied to fault detection bases on frequency analysis by observing the side band, its harmonics around the main frequencies or its other harmonics. Based on the present experiments, the spectrum method with the FFT function has the ability to distinguish the motor condition. However, the fault severity levels were not analyzed. Therefore a time-frequency analysis (or spectrogram) of the stator phase currents is proposed here. This method is expected to show the relationship between the phase current signal sand the fault levels, enabling it to detect the faults and also to indicate the fault levels. The method is tested on 3 different motor conditions: healthy, stator fault, and rotor fault motor at full load conditions. The experiments show that the proposed method can provide accurate fault prediction and fault level quantification by observing the change in the color index at specific frequencies. Hence it can be concluded that the propose method is an effective tool for motor fault analysis.
Abstract: สเปคตรัมเป็นวิธีที่ได้รับนิยมใช้ในปัจจุบันในการตรวจสอบการเสียหายของมอเตอร์ไฟฟ้า โดยการอาศัยหลักการการวิเคราะห์สัญญาณบนโดเมนความถี่และสังเกตุการเกิดอาร์โมนิกที่ความถี่ด้านข้าง ความถี่หลักหรือความถี่ที่ตำแหน่งอื่นๆ แต่อย่างไรก็ตามจากการทดลองพบว่าวิธีสเปคตรัมมีความสามารถในการแยกสภาพของมอเตอร์ได้อย่างแม่นยำระดับหนึ่ง แต่ระดับความรุนแรงของการเสียหายไม่สามารถวัดได้ ดังนั้นบทความนี้ได้นำเสนอวิธีการใหม่ที่เรียกว่า การวิเคราะห์บนโดเมนเวลา-ความถี่ หรือสเปคโตรแกรม วิธีนี้ถูกคาดหวังว่าจะสามารถสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสัญาณกระแสไฟฟ้าเฟสและระดับความรุนแรงของการเสียหายซึ่งจะทำให้สามารถตรวจจับและวัดระดับความรุนแรงของการเสียหายของมอเตอร์ วิธีวิเคราะห์ใหม่ใด้ทำการทดลองกับ 3 สภาพของมอเตอร์ สภาพแบบปกติสภาพแบบสเตเตอร์เสียหาย และสภาพโรเตอร์เสียหายจากการทดลองพบว่าวิธีนี้สามารถให้ความแม่นยำในการตรวจสอบความเสียหายและวัดระดับความเสียหายโดยอาศัยการเปลี่ยนแปลงตัวเลขของค่าสัมประสิทธิ์ของสี ดังนั้นสามารถสรุปได้ว่าวิธีนี้สามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ สำหรับการวิเคราะห์สภาพของมอเตอร์
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: Bangkok
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2555
Modified: 2024-06-29
Issued: 2012-07-26
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. ปีที่ 22, ฉบับที่ 1 (ม.ค.-เม.ย. 55), หน้า 8-15.
eng
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 atc_55_220102.pdf 3.02 MB12 2024-06-04 13:59:19
ใช้เวลา
0.014308 วินาที

Juggrapong Treetrong
Title Contributor Type
Induction motor fault detection based on parameter identification using Genetic algorithm
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Juggrapong Treetrong

บทความ/Article
Fault quantification of industrial electric motors using extended discrete fourier transform
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Juggrapong Treetrong

บทความ/Article
Fault quantifications of induction motor based on time frequency analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Juggrapong Treetrong

บทความ/Article
The study of among different Spectrums based FFT for the accuracy improvement of electric motor fault analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Juggrapong Treetrong.

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 49
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,139
รวม 3,188 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 94,190 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 96 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 59 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 15 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 15 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 12 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 94,389 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.136
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.180