산업 자동 귀환 제어 장치 모터 새로운 Yaskawa 자동 귀환 제어 장치 모터 200V SGM-02A5FJ12 SGM-02A5FJ12

이 논제에서 제공된 두번째 방법은 건강하거나 결점이 있는 것으로 유도 전동기의 운영 상태를 분류하기 위해 기계 학습 기법과 관련되는 공기 간극 토크 프로파일 분석을 기반으로 한 도입 모터 결함 모니터링 기술입니다. 이러한 기계 학습 기법은 닝엠에스와 RPS를 기반으로 합니다. 이 접근법의 중요한 새로운 자연은 2-겹입니다. 처음으로, 이 방법을 훈련시키기 위한 필요한 건강하고 결점이 있는 모터 서명은 전혀 실험 데이터로부터, 유한 요소 시뮬레이션으로부터 획득되지 않습니다. 두번째로, 서명은 새로운 정규화 프로세스를 통하여 유도 전동기의 다양한 수업에 적용될 수 있습니다. 불완전한 조건은 임의 수의 깨진 로터바를 대표합니다. 훈련 단계에서 사용된 서명은 보행 시간 유한 요소법에 의해 시뮬레이션된 유도 전동기의 공기 간극 토크 프로파일을 기반으로 합니다.

모니터링 단계에서 새로운 서명은 고도로 발달한 토크를 위해 구축됩니다. 이 토크는 모니터링되어 실제 유도 전동기로부터 획득된 3상의 고정자 전압과 경향의 새로운 세트로부터 온라인으로 산정됩니다. 훈련과 모니터링 단계에 획득된 서명의 비교는 자동차 운영 상태를 분류합니다.