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Stator Fault Detection in Induction Motors by Autoregressive ModelingDetección de fallos en el estator de motores de inducción mediante modelos autorregresivos

Resumen

Este estudio introduce una novedosa metodología para la detección temprana de fallos de cortocircuito del estator en motores de inducción mediante el uso de un modelo autorregresivo (AR). El algoritmo propuesto se basa en el módulo del fasor espacial instantáneo (ISP) de las corrientes del estator, que se mapean a α - β stator-fixed reference frame; a continuación, se obtiene el módulo, y los coeficientes del modelo AR para dicho módulo se estiman y evalúan mediante el criterio de selección de orden, que se utiliza como firma de fallo. A efectos comparativos, se realiza un análisis espectral del módulo ISP mediante Transformada Discreta de Fourier (DFT); se obtiene una comparación de ambas metodologías. Para demostrar la idoneidad de la metodología propuesta para detectar y cuantificar fallos incipientes de cortocircuito en el estator, se modificó un motor de inducción para inducir escenarios de fallo de distinto grado durante la experimentación.

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  • Idioma:Inglés
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Información del documento

  • Titulo:Stator Fault Detection in Induction Motors by Autoregressive Modeling
  • Autor:Francisco M., Garcia-Guevara; Francisco J., Villalobos-Piña; Ricardo, Alvarez-Salas; Eduardo, Cabal-Yepez; Mario A., Gonzalez-Garcia
  • Tipo:Artículo
  • Año:2016
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi Publishing Corporation
  • Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
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