Mutual information and meta-heuristic classifiers applied to bearing fault diagnosis in three-phase induction motors

Producción CientíficaThree-phase induction motors are extensively used in industrial processes due to their robustness, adaptability to different operating conditions, and low operation and maintenance costs. Induction motor fault diagnosis has received special attention from industry since it can reduce process losses and ensure the reliable operation of industrial systems. Therefore, this paper presents a study on the use of meta-heuristic tools in the diagnosis of bearing failures in induction motors. The extraction of the fault characteristics is performed based on mutual information measurements between the stator current signals in the time domain. Then, the Artificial Bee Colony algorithm is used to select the relevant mutual information values and optimize the pattern classifier input data. To evaluate the classification accuracy under various levels of failure severity, the performance of two different pattern classifiers was compared: The C4.5 decision tree and the multi-layer artificial perceptron neural networks. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed approach.Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico - (processes 474290/2008-5, 473576/2011-2, 552269/2011-5, 201902/2015-0 and 405228/2016-3

Hybrid algorithm for damping controller design in electric power systems via genetic algorithms and gradient descent

Os sistemas elétricos de potência são frequentemente submetidos a perturbações causadas, por exemplo, por um aumento súbito de carga ou por um curto-circuito em uma linha de transmissão. Estas perturbações podem gerar oscilações eletromecânicas no sistema, uma vez que a velocidade dos geradores oscila. Para reduzir tais oscilações, controladores de sistema de potência são utilizados sendo, os mais comuns, controladores do tipo PSS (Power System Stabilizer). Porém, em alguns sistemas, somente o emprego de PSSs não é suficiente para garantir um nível mínimo satisfatório de amortecimento, sendo necessário recorrer a outros tipos de controladores. Desta forma, controladores do tipo FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System), principalmente o TCSC (Thyristor Controlled Series Capacitor) se tornaram uma alternativa atraente no auxílio ao amortecimento dos sistemas de potência. O controle do TCSC é feito por um controlador POD (Power Oscilation Damper) que é empregado como controle suplementar do dispositivo. No entanto, apenas o emprego dos controladores não garante um bom amortecimento, fazendo-se necessária uma boa sintonia dos mesmos. A sintonia destes controladores é, na maioria das vezes, feita de forma manual, ou seja, usando o método de tentativa e erro, podendo demandar um tempo relativamente elevado, mesmo que feita por um engenheiro experiente. Para evitar que o projetista dispense tempo procurando uma sintonia adequada para os controladores, métodos automáticos de sintonia vêm sendo estudados. Tais métodos têm como principal vantagem a sintonia dos controladores considerando vários pontos de operação do sistema simultaneamente, fazendo com que o controlador seja robusto para variações em seu ponto de operação nominal. Os métodos automáticos de sintonia utilizam métodos de otimização local ou métodos de otimização global. Os métodos de busca local têm a rapidez como principal vantagem, porém podem não convergir para um valor satisfatório de amortecimento estipulado pelo projetista. Os métodos de busca global, em grande parte das vezes, convergem para um valor de amortecimento solicitado pelo projetista, porém em um tempo elevado. Este trabalho propõe um método de sintonia dos controladores utilizando uma estrutura híbrida, ou seja, algoritmos de busca global juntamente com algoritmos de busca local. Primeiramente uma busca global é feita pelo algoritmo até que um critério de parada, definido pelo projetista, seja alcançado (geralmente um valor de amortecimento mínimo para o sistema). Assim, os parâmetros dos controladores sintonizados pela busca global serão entrada de um método de busca local. O algoritmo de busca local tende a refinar a sintonia dos controladores aumentando, assim, o amortecimento do sistema até um valor especificado pelo projetista. Neste trabalho a busca global é realizada por um algoritmo genético enquanto que a busca local é feita por um algoritmo baseado no gradiente descendente da função objetivo (neste caso o amortecimento). As principais vantagens do algoritmo proposto são a diminuição do tempo de sintonia e o esforço computacional, se comparado a métodos de busca global, verificadas nos resultados do trabalho.Electric Power Systems are constantly subjected to perturbations, which can be caused for several different reasons, e.g., due to a sudden load increase or a short circuit in a transmission line. These perturbations can induce electromechanical oscillations in the power system, since the angular speed of the generators oscillates. To reduce such oscillations, power system controllers are used, and the most common ones are the PSSs (Power System Stabilizers). In some systems, however, the usage of PSSs is not sufficient to guarantee a satisfactory level for the minimum damping, being necessary the usage of other types of controllers. Hence, FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System) controllers, specially the TCSC (Thyristor Controlled Series Capacitor), became an attractive alternative to enhance the damping of electric power systems. The TCSC control action is performed by a POD (Power Oscillation Damper) controller, which is a supplementary control function of the device. However, it is not only the usage of such controllers that guarantees a sufficient damping, but also a good tuning of their parameters. The tuning of such controllers is ordinarily performed manually, using a trial-and-error method, which can last for a long time, even for experienced engineers. To facilitate the designers work in the tuning of the controllers parameters, automatic tuning methods are being studied. Such methods have the main advantage of considering several operating points of the system simultaneously, yielding a robust controller regarding variations in its nominal operating point. The aforementioned automatic tuning methods use local optimization methods or global optimization methods. The local optimization methods have the speed as the main advantage, but they can have convergence issues in the search for the minimum satisfactory damping threshold desired by the designer. The global optimization methods, on the other hand, ordinarily converge for the desired minimum damping threshold, but with large convergence times. This work proposes a controller tuning method using a hybrid structure, i.e., global search methods with local search methods. Initially, a global search is performed by the algorithm until a stop criteria is met, as defined by the designer (usually a minimum damping for the system). Thus, the controller parameters tuned by the global search method are the input values of a local search method. The local search algorithm actually refines the controllers tuning, increasing the system damping to the value defined by the designer. In this work the global search is performed by a genectic algorithm while the local search is performed by an algorithm based in the gradient descent of objective function (damping in this case). The greatest advantages of the proposed algorithm are the possible decrease in computational time and effort, when compared to global search methods, verified in the work results

Virtual prototype of the DTC strategy applied to induction motors using VHDL code

Este trabalho desenvolve a simulação do controle de velocidade de motor de indução com a técnica de controle direto de torque (Direct Torque Control - DTC), sendo executada em um dispositivo lógico programável tipo FPGA (Field Programable Gate Array). A simulação é realizada usando-se dois programas: O MATLAB/Simulink e o ModelSim, sendo que estes dois programas trabalham em modo de co-simulação provida pelo toolbox Link-for-ModelSim do Simulink. Enquanto a dinâmica do motor e do inversor é executada no MATLAB, o algoritmo de controle da estratégia DTC é executada no ModelSim. O algoritmo de acionamento DTC é escrito em linguagem de descrição de hardware VHDL (Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language - VHSIC HDL) e utiliza a aritmética de ponto flutuante. Os resultados das simulações são apresentados e analisados no final deste trabalho.This work presents a simulation of induction motor speed control using the technique of direct torque control (DTC), performed in a reprogrammable device type FPGA. The simulation is performed using two programs: MATLAB/Simulink and ModelSim, where these two programs work in a co-simulation mode, provide by Link for ModelSim toolbox from Simulink. While the motor and inverter dynamics is performed in MATLAB, the control algorithm of DTC technique runs in the ModelSim program. The algorithm of DTC drive is written in hardware description language (VHDL) and use the float point arithmetic. The simulation results are presented and analyzed in the end of this work

Mutual Information and Meta-Heuristic Classifiers Applied to Bearing Fault Diagnosis in Three-Phase Induction Motors

Three-phase induction motors are extensively used in industrial processes due to their robustness, adaptability to different operating conditions, and low operation and maintenance costs. Induction motor fault diagnosis has received special attention from industry since it can reduce process losses and ensure the reliable operation of industrial systems. Therefore, this paper presents a study on the use of meta-heuristic tools in the diagnosis of bearing failures in induction motors. The extraction of the fault characteristics is performed based on mutual information measurements between the stator current signals in the time domain. Then, the Artificial Bee Colony algorithm is used to select the relevant mutual information values and optimize the pattern classifier input data. To evaluate the classification accuracy under various levels of failure severity, the performance of two different pattern classifiers was compared: The C4.5 decision tree and the multi-layer artificial perceptron neural networks. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed approach