Machine learning-based fault detection and diagnosis in electric motors

Fault diagnosis is critical to any maintenance industry, as early fault detection can prevent catastrophic failures as well as a waste of time and money. In view of these objectives, vibration analysis in the frequency domain is a mature technique. Although well established, traditional methods involve a high cost of time and people to identify failures, causing machine learning methods to grow in recent years. The Machine learning (ML) methods can be divided into two large learning groups: supervised and unsupervised, with the main difference between them being whether the dataset is labeled or not. This study presents a total of four different methods for fault detection and diagnosis. The frequency analysis of the vibration signal was the first approach employed. This analysis was chosen to validate the future results of the ML methods. The Gaussian Mixture model (GMM) was employed for the unsupervised technique. A GMM is a probabilistic model in which all data points are assumed to be generated by a finite number of Gaussian distributions with unknown parameters. For supervised learning, the Convolution neural network (CNN) was used. CNNs are feedforward networks that were inspired by biological pattern recognition processes. All methods were tested through a series of experiments with real electric motors. Results showed that all methods can detect and classify the motors in several induced operation conditions: healthy, unbalanced, mechanical looseness, misalignment, bent shaft, broken bar, and bearing fault condition. Although all approaches are able to identify the fault, each technique has benefits and limitations that make them better for certain types of applications, therefore, a comparison is also made between the methods.O diagnóstico de falhas é fundamental para qualquer indústria de manutenção, a detecção precoce de falhas pode evitar falhas catastróficas, bem como perda de tempo e dinheiro. Tendo em vista esses objetivos, a análise de vibração através do domínio da frequência é uma técnica madura. Embora bem estabelecidos, os métodos tradicionais envolvem um alto custo de tempo e pessoas para identificar falhas, fazendo com que os métodos de aprendizado de máquina cresçam nos últimos anos. Os métodos de Machine learning (ML) podem ser divididos em dois grandes grupos de aprendizagem: supervisionado e não supervisionado, sendo a principal diferença entre eles é o conjunto de dados que está rotulado ou não. Este estudo apresenta um total de quatro métodos diferentes para detecção e diagnóstico de falhas. A análise da frequência do sinal de vibração foi a primeira abordagem empregada. foi escolhida para validar os resultados futuros dos métodos de ML. O Gaussian Mixture Model (GMM) foi empregado para a técnica não supervisionada. O GMM é um modelo probabilístico em que todos os pontos de dados são considerados gerados por um número finito de distribuições gaussianas com parâmetros desconhecidos. Para a aprendizagem supervisionada, foi utilizada a Convolutional Neural Network (CNN). CNNs são redes feedforward que foram inspiradas por processos de reconhecimento de padrões biológicos. Todos os métodos foram testados por meio de uma série de experimentos com motores elétricos reais. Os resultados mostraram que todos os métodos podem detectar e classificar os motores em várias condições de operação induzida: íntegra, desequilibrado, folga mecânica, desalinhamento, eixo empenado, barra quebrada e condição de falha do rolamento. Embora todas as abordagens sejam capazes de identificar a falha, cada técnica tem benefícios e limitações que as tornam melhores para certos tipos de aplicações, por isso, também e feita uma comparação entre os métodos

Diagnosis of low-speed bearings via vibration-based entropy indicators and acoustic emissions

Tesi del Pla de doctorat industrial de la Generalitat de Catalunya. Tesi en modalitat compendi de publicacions, amb diferents seccions retallades per drets dels editorsWind energy is one ofthe main renewable energies to replace fossil fuels in the generation of electricityworldwide. To enhance and accelerate its implementation at a large scale, it is vital to reduce the costs associated with maintenance. As com ponent breakages force the turbine to stop for long repair times, the wind industry m ust switch from the old-fashioned preventive or corrective maintenance to condition-based maintenance (also called predictive maintenance). The condition­based maintenance of pitch bearings is especiallychallenging, as the operating conditions include high mechanical stress and low rotational speed. Since these operating conditions im pact negatively on the results of the standard methods and techniques applied in current condition-based monitoring systems, the condition-based maintenance of pitch bearings is still a challenge. Therefore, this thes is is focused on the research of novel methods and techniques that obtain reliable information on the state of pitch bearings for condition-based maintenance. lnitially, the acknowledgment ofthe state ofthe art is performed to recognize the methods and signals. This step endorses the decision to analyze the vibration signals and acoustic emissions throughout this thesis. Due to the particular operating conditions of pitch bearings, this research states the need to create data sets to replicate the particular operating conditions in a controlled laboratory experiment. As a res ult, a datas et based on vibrations, and a second datas et based on acoustic emissions are generated. The vibration datas et allows the validation of a novel algorithm for the low-speed bearing diagnosis, which is based on the concept of entropy by the definition of Shannon and Rényi. In com parison to the classical methods found in the literature, the diagnosis of low-speed bearings based on entropy-based indicators can extract more reliable information. Moreover, the research of the com bination of several indicators to improve the diagnosis revea Is that the entropy-based indicators can extract more information than regular indicators used in academia. The datas et of acoustic emissions from low-speed bearings helps to contribute to the development of methods for diagnosis. In this research, the analysis of the energyfrom the signals reveals a dependencyon the intensityand the presence of damage. In addition, a relation between the waveform ofthe analyzed energy and the existence of damage is em phas ized.La energía eólica es una de las principales energías renovables consideradas para reemplazar los combustibles fósiles en la generación de electricidad a nivel mundial. Para mejorar y acelerar su implementación a gran escala, es vital reducir los costes asociados con el mantenimiento. Como las roturas de los componentes obligan a la turbina a detenerse durante largos períodos de reparación, la industria eólica necesita cambiar del anticuado mantenimiento preventiv o correctivo al mantenimiento basado en la condición (también llamado mantenimiento predictivo). El mantenimiento basado en la condición de los rodamientos pitch es especialmente desafiante, porque las condiciones de operación incluyen un alto estrés mecánico y bajas velocidades de rotación. Debido a que estas condiciones de operación impactan negativamente en los resultados de los métodos y técnicas estándar aplicados en los sistemas actuales de monitoreo basados en el estado, el mantenimiento basado en el estado de los rodamientos pitch sigue siendo un desafío. Por tanto, esta tesis se centra en la investigación de métodos y técnicas novedosas que obtengan información fiable sobre el estado de los rodamientos pitch para el mantenimiento basado en la condición. Inicialmente, se realiza el reconocimiento del estado del arte para reconocer los métodos y señales utilizados. Este paso avala la decisión de analizar las señales de vibración y las emisiones acústicas a lo largo de esta tesis. Debido a las condiciones de funcionamiento particulares de los rodamientos pitch, esta investigación reconoce la necesidad de crear un conjunto de datos para replicar las condiciones de funcionamiento particulares del rodamiento pitch en una experiencia de laboratorio controlado. Como resultado, se genera un conjunto de datos basado en vibraciones y un segundo conjunto de datos basado en emisiones acústicas. El conjunto de datos de vibraciones permite la validación de un algoritmo novedoso para el diagnóstico de rodamientos de baja velocidad, el cual se basa en el concepto de la entropía según la definición de Shannon y Rényi. En comparación con los métodos clásicos que se encuentran en la literatura, el diagnóstico de rodamientos de baja velocidad basado en indicadores basados en la entropía puede extraer información más confiable. Además, la investigación de la combinación de varios indicadores para mejorar el diagnóstico revela que los indicadores basados en la entropía pueden extraer más información que los indicadores habituales utilizados en la academia. El conjunto de datos de las emisiones acústicas de los rodamientos de baja velocidad ayuda a contribuir al desarrollo de métodos de diagnóstico. En esta investigación, el análisis de la energía de las señales revela una dependencia de la intensidad y la presencia de daño. Además, se enfatiza una relación entre la forma de onda de la energía analizada y la existencia de daño.L'energia eòlica és una de les principals energies renovables considerades per reemplaçar els combustibles fòssils en la generació d'electricitat a nivell mundial. Per millorar i accelerar la seva implementació a gran escala, és vital reduir els costos associats amb el manteniment. Com els trencaments dels components obliguen a la turbina a aturar-se durant llargs períodes de reparació, la industria eòlica necessita canviar de l'antiquat manteniment preventiu o correctiu al manteniment basat en la condició (també anomenat manteniment predictiu). El manteniment basat en la condició dels rodaments de pas és especialment desafiant, perquè les condicions d’operació inclouen un alt estrès mecànic i baixes velocitats de rotació. A causa de que aquestes condicions d’operació impacten negativament en els resultats dels mètodes i tècniques estàndard aplicats en els sistemes actuals de monitorització basats en l'estat, el manteniment basat en l'estat dels rodaments de pas segueix sent un desafiament. Per tant, aquesta tesi se centra en la investigació de mètodes i tècniques noves que obtinguin informació fiable sobre l'estat dels rodaments de pas per al manteniment basat en la condició. Inicialment, es realitza el reconeixement de l'estat de l'art per reconèixer els mètodes i senyals utilitzats. Aquest pas avala la decisió d'analitzar els senyals de vibració i les emissions acústiques al llarg d'aquesta tesi. A causa de les condicions de funcionament particulars dels rodaments de pas, aquesta investigació reconeix la necessitat de crear un conjunt de dades per replicar les condicions de funcionament particulars del rodament de pas en un experiment de laboratori controlat. Com a resultat, es genera un conjunt de dades basat en vibracions i un segon conjunt de dades basat en emissions acústiques. El conjunt de dades de vibracions permet la validació d'un algoritme nou per al diagnòstic de rodaments de baixa velocitat, el qual es basa en el concepte de l'entropia segons la definició de Shannon i Renyi. En comparació amb els mètodes clàssics que es troben a la literatura, el diagnòstic de rodaments de baixa velocitat basat en indicadors basats en l'entropia pot extreure informació més fiable. A més, la investigació de la combinació de diversos indicadors per millorar el diagnòstic revela que els indicadors basats en l'entropia poden extreure més informació que els indicadors habituals utilitzats en la literatura. El conjunt de dades de les emissions acústiques dels rodaments de baixa velocitat ajuda a contribuir al desenvolupament de mètodes de diagnòstic. En aquesta investigació, l’anàlisi de l'energia de les senyals revela una dependència de la intensitat i la presència de dany. A més, s'emfatitza una relació entre la forma d'ona de l'energia analitzada i l’existència de dany.Energia eolikoa mundu mailan elektrizitatea sortu eta erregai fosilak ordezkatzeko energia berriztagarri nagusietako bat da. Eskala handiko ezarpena hobetu eta bizkortzeko, ezinbestekoa da mantentze-lanekin lotutako kostuak murriztea. Osagaien hausturek turbina konponketa-aldi luzeetan gelditzera behartzen dutenez, industria eolikoak mantentze-lan prebentibo edo zuzentzaile zaharkitutik egoeran oinarritutako mantentzelanetara aldatu behar du (mantentze-lan prediktiboa ere esaten zaio). Pitch errodamenduen egoeran oinarritutako mantentzea bereziki desa atzailea da, tentsio mekaniko handiak jasaten baitituzte eta errotazio-abiadura txikietan egoten baitira abian. Operaziobaldintza horiek eragin negatiboa dutenez egoeran oinarritutako egungo monitorizazio sistemetan erabiltzen diren metodo eta teknika estandarren emaitzetan, pitch errodamenduen egoeran oinarritutako mantentze-lanak erronka bat izaten jarraitzen du. Tesi hau egoeran oinarritutako mantenurako pitch errodamenduen egoerari buruzko informazio dagarria lortzen duten metodo eta teknika berritzaileen ikerketan oinarritzen da. Hasieran, teknologiaren egungo egoera aztertzen da, erabilitako metodoak eta seinaleak ezagutzeko. Urrats honek tesi honetan zehar bibrazio-seinaleak eta emisio akustikoak aztertzeko erabakia bermatzen du. Pitch errodamenduen funtzionamendu baldintza bereziak direla eta, ikerketa honek adierazten du beharrezkoa dela datu multzo bat sortzea pitch errodamenduaren funtzionamendu baldintza partikularrak erreplikatzeko laborategi kontrolatuko testuinguru batean. Ondorioz, bibrazioetan oinarritutako datu-multzo bat eta emisio akustikoetan oinarritutako bigarren datu-multzo bat sortzen dira. Bibrazioen datu-multzoak abiadura txikiko errodamenduen diagnostikorako algoritmo berritzaile bat baliozkotzea ahalbidetzen du, zeina entropiaren kontzeptuan oinarritzen baita Shannon eta R enyiren de nizioaren arabera. Literaturan dauden metodo klasikoekin alderatuta, entropian oinarritutako adierazleek abiadura txikiko errodamenduen diagnostikorako informazio dagarriagoa atera dezakete. Gainera, diagnostikoa hobetzeko hainbat adierazleren konbinazioaren ikerketak agerian uzten du entropian oinarritutako adierazleek akademian erabiltzen diren ohiko adierazleek baino informazio gehiago atera dezaketela. Abiadura txikiko errodamenduen emisio akustikoen datu multzoak diagnostiko metodoak garatzen laguntzen du. Ikerketa lan honetan, seinaleen energiaren azterketak intentsitatearekiko eta kaltearen presentziarekiko dependentzia adierazten du. Gainera, aztertutako energiaren uhin-formaren eta kaltearen arteko erlazioa nabarmentzen da.Postprint (published version

Advanced Fault Detection Methods for Permanent Magnets Synchronous Machines

The trend in recent years of transport electrification has significantly increased the demand for reliability and availability of electric drives, particularly in those employing Permanent Magnet Synchronous Machines (PMSM), often selected due to their high efficiency and energy density. Fault detection has been identified as one of the key aspects to cover such demand. Stator winding faults are known to be the second most common type of fault, after bearing fault. An extensive literature review has shown that, although a number of methods has been proposed to address this type of fault, no tool of general application, capable of dealing effectively with fault detection under transient conditions unrelated to the fault, has been proposed up to date. This thesis has made contributions to modelling, real-time emulation and stator winding fault detection of PMSM. Fault detection has been carried out through model-based and signal-based methods with a specific aim at operation during transient conditions. Furthermore, fault classification methods already available have been implemented with features computed by proposed signal-based fault detection methods. The main conclusion drawn from this thesis is that model-based fault detection methods, particularly those based on residuals, appear to be better suited for transient conditions analysis, as opposed to signal-based fault detection methods. However, it is expected that a combination of the two (model/signal) would yield the best results