G - Physics – 01 – R
Patent
G - Physics
01
R
G01R 31/34 (2006.01) G01M 13/04 (2006.01) G05B 23/02 (2006.01) H02K 15/00 (2006.01)
Patent
CA 2204195
A motor current signal is monitored during a learning stage and divided into a plurality of statistically homogeneous segments representative of good operating modes. A representative parameter and a respective boundary of each segment is estimated. The current signal is monitored during a test stage to obtain test data, and the test data is compared with the representative parameter and the respective boundary of each respective segment to detect the presence of a fault in a motor. Frequencies at which bearing faults are likely to occur in a motor can be estimated, and a weighting function can highlight such frequencies during estimation of the parameter. The current signal can be divided into the segments by dividing the current signal into portions each having a specified length of time; calculating a spectrum strip for each portion; and statistically comparing current spectra of adjacent ones of the strips to determine edge positions for the segments. Estimating the parameter and the boundary of each segment can include calculating a segment mean (the representative parameter) and variance for each frequency component in each respective segment; calculating a modified Mahalanobis distance for each strip of each respective segment; and calculating the modified Mahalanobis mean and the variance for each respective segment. Each modified Mahalanobis mean can form a respective radius about a respective segment mean to define a respective boundary.
Dans un moteur, un signal représentatif du courant est surveillé durant une étape d'apprentissage et est divisé en une pluralité de segments statistiquement homogènes qui sont représentatifs de modes de bon fonctionnement. Un paramètre représentatif et une frontière sont déterminés pour chacun de ces segments. Le signal représentatif du courant est surveillé durant une étape de test pour obtenir des données de test, lesquelles sont comparées avec le paramètre représentatif et la frontière de chaque segment particulier pour détecter la présence d'une défaillance dans le moteur. Les fréquences auxquelles les défaillances de paliers sont susceptibles de se produire dans un moteur peuvent être évaluées et une fonction de pondération peut mettre ces fréquences en évidence durant l'évaluation du paramètre. On peut diviser le signal représentatif du courant en segments en le divisant en portions ayant chacune une durée spécifiée, en calculant une bande spectrale pour chacune de ces portions, et en comparant statistiquement les spectres des courants dans les bandes adjacentes pour déterminer les positions des bords des segments. L'estimation du paramètre représentatif et de la frontière de chaque segment peut inclure le calcul d'une moyenne de segment (le paramètre représentatif) et d'une variance pour chaque composante de fréquence dans chacun des segments, le calcul d'une distance de Mahalanobis pour chaque bande de chaque segment respectif, et le calcul de la moyenne de Mahalanobis modifiée et de la variance pour chacun des segments. Chaque moyenne de Mahalanobis modifiée peut servir de rayon issu d'une moyenne de segment pour en définir la frontière.
Kliman Gerald Burt
Yazici Birsen
Company General Electric
Craig Wilson And Company
Kliman Gerald Burt
Yazici Birsen
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