การเฝ้าตรวจสภาวะและวินิจฉัยมอเตอร์เหนี่ยวนำบนพื้นฐาน SVM โดยใช้สัญญาณกระแสและแรงดัน

บทคัดย่อ

บทคัดย่อ

ในบทความนี้นำเสนอการตรวจจับและวินิจฉัยฟอลต์สเตเตอร์บนพื้นฐานการวิเคราะห์สัญญาณกระแสและแรงดันโดยการแยกแยะด้วย SVM ทั้งนี้การดึงคุณลักษณะเฉพาะอยู่บนพื้นฐานของการวิเคราะห์สัญญาณแรงดันในรูปแบบขององค์ประกอบแรงดัน dq0ซึ่งการนำเสนอองค์ประกอบแรงดัน dq0 นี้ ได้มาจากการแปลงเวกเตอร์ปาร์ค และหลังจากนั้นได้นำมาพิจารณาร่วมกับสเปคตรัมฟอลต์สัญญาณกระแสสเตเตอร์ (เทคนิคของ MCSA) เพื่อใช้เป็นคุณลักษณะเฉพาะสอนให้กับ SVM การแยกแยะด้วย SVM ดังกล่าวจะถูกพัฒนาให้สามารถทำการแยกแยะได้แบบหลายการแยกแยะเพื่อการตรวจสอบสภาวะความสมบูรณ์และฟอลต์สเตเตอร์ของมอเตอร์ที่นำมาทดสอบ จากผลการทดลองสมรรถนะของการแยกแยะโดยใช้องค์ประกอบแรงดัน dq0 เพียงอย่างเดียว เปรียบเทียบกับการนำองค์ประกอบแรงดัน dq0 ร่วมกับเทคนิค MCSAพบว่าสามารถให้ความถูกต้องมากกว่า 98% และ 99%ตามลำดับ

คำสำคัญ: มอเตอร์เหนี่ยวนำ SVM ฟอลต์สเตเตอร์การวินิจฉัยฟอลต์ MCSA

Abstract

In this paper, the stator fault detection anddiagnosis based on voltage and current analysis togetherwith SVM classifier are presented. Specific featureextraction is on the basis of voltage signatureanalysis in a form of dq0 voltage components.The proposed dq0 voltage components are obtainedby using Park’s vector transformation. Then alldq0 voltage components are combined with thestator-fault current spectrums (Motor CurrentSgnature Analysis, MCSA) as the input features.A SVM based multi-class classifier is thendeveloped and applied to distinguish healthconditions and different stator fault conditions.The experimental results on the performance ofclassification have shown that the dq0 voltagecomponents compared with the dq0 voltage includingMCSA delivers a high accuracy rate, exceeding 98%and 99% respectively.

Keyword: Induction Motor, SVM, Stator Fault, FaultDiagnosis, MCSA