Application of a wavelet neural network approach to detect stator winding short circuits in asynchronous machines

Introduction. Nowadays, fault diagnosis of induction machines plays an important role in industrial fields. In this paper, Artificial Neural Network (ANN) model has been proposed for automatic fault diagnosis of an induction machine. The aim of this research study is to design a neural network model that allows generating a large database. This database can cover maximum possible of the stator faults. The fault considered in this study take into account a short circuit with large variations in the machine load. Moreover, the objective is to automate the diagnosis algorithm by using ANN classifier. Method. The database used for the ANN is based on indicators which are obtained from wavelet analysis of the machine stator current of one phase. The developed neural model allows to taking in consideration imbalances which are generated by short circuits in the machine stator. The implemented mathematical model in the expert system is based on a three-phase model. The mathematical parameters considered in this model are calculated online. The characteristic vector of the ANN model is formed by decomposition of stator current signal using wavelet discrete technique. Obtained results show that this technique allows to ensure more detection with clear evaluation of turn number in short circuit. Also, the developed expert system for the taken configurations is characterized by high precision.Вступ. Нині діагностика несправностей асинхронних машин відіграє значну роль у промисловості. У цій статті запропоновано модель штучної нейронної мережі для автоматичної діагностики несправностей асинхронної машини. Метою цього дослідження є розробка моделі нейронної мережі, що дозволяє генерувати велику базу даних. Ця база може охоплювати максимально можливі несправності статора. Несправності, розглянуті у цьому дослідженні, враховують коротке замикання при великих коливаннях навантаження машини. Крім того, мета полягає в тому, щоб автоматизувати алгоритм діагностики за допомогою класифікатора штучної нейронної мережі. Метод. База даних, що використовується для штучної нейронної мережі, заснована на показниках, отриманих в результаті вейвлет-аналізу струму статора машини однієї фази. Розроблена нейронна модель дозволяє враховувати дисбаланси, що виникають при коротких замиканнях у статорі машини. Реалізована математична модель в експертній системі ґрунтується на трифазній моделі. Математичні параметри, що враховуються в цій моделі, розраховуються онлайн. Характеристичний вектор моделі штучної нейронної мережі формується шляхом розкладання сигналу струму статора з використанням вейвлет-дискретного методу. Отримані результати показують, що дана методика дозволяє забезпечити більше виявлення з чіткою оцінкою числа витків при короткому замиканні. Також розроблена експертна система для конфігурацій, що приймаються, відрізняється високою точністю

Frequency- and time-domain investigation of the dynamic properties of interlayer-exchange-coupled Ni81Fe19/Ru/Ni81Fe19 thin films

Pulsed inductive microwave magnetometer (PIMM), conventional ferromagnetic resonance (FMR), and vector network analyzer FMR (VNA-FMR) have been used for complementary studies of the various excited modes in exchange-coupled NiFe(30 nm)/Ru(d(Ru))/NiFe(30 nm) films with variable Ru thicknesses d(Ru). For antiferromagnetically coupled layers, two modes, which vary in their relative intensity as a function of the bias field, are detected. These two modes, which are observable simultaneously over a limited range of the bias field with PIMM, are identified as optic and acoustic modes. The mode frequencies and the interlayer exchange coupling are found to oscillate as a function of the Ru layer thickness with a period of 8.5 A. The frequency oscillations of the optic mode are coupling dependent, while those of the acoustic mode are indirectly related to coupling via the canting angle of the layer magnetizations below the saturation. Comparison between PIMM and VNA-FMR in terms of frequency of modes shows good agreement, but the optic mode is observed over a wider field range with VNA-FMR. Furthermore, we clearly observed different behaviors of the FMR linewidths as a function of the spacer thickness for the optic and acoustic modes. In addition, perpendicular standing spin waves have been studied as a function of coupling. The FMR linewidth of the different modes increases with the microwave frequency and typical damping constants of alpha=0.0073 have been measured. The effect of the pulse field amplitudes on the properties of the various excited modes has been simulated and studied experimentally

Application of a wavelet neural network approach to detect stator winding short circuits in asynchronous machines

Introduction. Nowadays, fault diagnosis of induction machines plays an important role in industrial fields. In this paper, Artificial Neural Network (ANN) model has been proposed for automatic fault diagnosis of an induction machine. The aim of this research study is to design a neural network model that allows generating a large database. This database can cover maximum possible of the stator faults. The fault considered in this study take into account a short circuit with large variations in the machine load. Moreover, the objective is to automate the diagnosis algorithm by using ANN classifier. Method. The database used for the ANN is based on indicators which are obtained from wavelet analysis of the machine stator current of one phase. The developed neural model allows to taking in consideration imbalances which are generated by short circuits in the machine stator. The implemented mathematical model in the expert system is based on a three-phase model. The mathematical parameters considered in this model are calculated online. The characteristic vector of the ANN model is formed by decomposition of stator current signal using wavelet discrete technique. Obtained results show that this technique allows to ensure more detection with clear evaluation of turn number in short circuit. Also, the developed expert system for the taken configurations is characterized by high precision.Вступ. Нині діагностика несправностей асинхронних машин відіграє значну роль у промисловості. У цій статті запропоновано модель штучної нейронної мережі для автоматичної діагностики несправностей асинхронної машини. Метою цього дослідження є розробка моделі нейронної мережі, що дозволяє генерувати велику базу даних. Ця база може охоплювати максимально можливі несправності статора. Несправності, розглянуті у цьому дослідженні, враховують коротке замикання при великих коливаннях навантаження машини. Крім того, мета полягає в тому, щоб автоматизувати алгоритм діагностики за допомогою класифікатора штучної нейронної мережі. Метод. База даних, що використовується для штучної нейронної мережі, заснована на показниках, отриманих в результаті вейвлет-аналізу струму статора машини однієї фази. Розроблена нейронна модель дозволяє враховувати дисбаланси, що виникають при коротких замиканнях у статорі машини. Реалізована математична модель в експертній системі ґрунтується на трифазній моделі. Математичні параметри, що враховуються в цій моделі, розраховуються онлайн. Характеристичний вектор моделі штучної нейронної мережі формується шляхом розкладання сигналу струму статора з використанням вейвлет-дискретного методу. Отримані результати показують, що дана методика дозволяє забезпечити більше виявлення з чіткою оцінкою числа витків при короткому замиканні. Також розроблена експертна система для конфігурацій, що приймаються, відрізняється високою точністю

Structural, electrical and magnetic properties of evaporated Ni/Cu and Ni/glass thin films

International audienc

Implementing effects of site conditions in damage estimated at urban scale

International audienceLocal site effects due to geotechnical conditions modify seismic motions on surface. This implies that during a given earthquake, buildings located on soft sites may experience a higher damage than similar buildings resting on nearby rock sites. The aim of this study is to provide an estimation of the influence of site conditions on the buildings damage distribution. We combine an approach adapted from the Hazus methodology for the assessment of building damage, with the Borcherdt non linear site amplification factors, that enable to characterize the high and low frequency amplification as a function of VS30 (the average shear wave velocity in the upper 30 m) and ground motion levels. Analysis of obtained results indicates that, seismic damage expressed by the normalized mean damage index depends not only on seismic shaking level and building typology but also on site conditions through the shear wave velocity proxy. A regression relationship is established between the seismic damage and both shaking levels and site conditions, aiming at presenting a simple, rapid tool for estimating this damage at urban areas. An index, the “damage increase ratio”, is proposed to quantify the increase of damage resulting from site effects, and its dependence on loading level and site conditions are quantified and discussed for the main building typologies present in Algeria. Depending on the building typology, the overall damage may vary within a range of 2–5 for moderate shaking (0.1 g) between hard rock and very soft soil, and within a range 1–1.5 for strong shaking (0.5 g). The reduction of the impact of site conditions with increasing shaking level is directly linked with the nonlinear soil behavior