Published November 13, 2020 | Version v1
Publication Open

Multiple faults detection and identification of three phase induction motor using advanced signal processing techniques

Creators

  • 1. Mehran University of Engineering and Technology
  • 2. DHA Suffa University

Description

In this paper, we have presented the multiple fault detection and identification system for three-phase induction motor.Fast Fourier Transform (FFT) is the most used signal processing technique that offers good frequency information but failing in providing time information and handling multiple faults identification with their occurrence time.FFT also fails to detect non-stationary condition of the signal and unable to convey sudden changes, start and end of the events, drifts and trends.To obtain simultaneous time frequency information and to deal with non-stationary signals Short Time Fourier Transform (STFT) is considered optimal technique that can clearly provide time and frequency information both.In this research work, the multiple fault detection and identification system is presented by employing Short Time Fourier Transform (STFT) signal processing technique.The proposed model is designed using current signature analysis method (CSAM) for three major faults including three phase supply imbalance, single phasing condition and breakage of rotor bars.The system is simulated in MATLAB/SIMULINK and simulation is performed based on healthy and unhealthy conditions of the motor.Comparative analysis between FFT and STFT, shows STFT as a promising approach.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

في هذه الورقة، قدمنا نظام الكشف عن الأعطال المتعددة وتحديدها لمحرك الحث ثلاثي المراحل. تحويل فورييه السريع (FFT) هو تقنية معالجة الإشارات الأكثر استخدامًا التي توفر معلومات تردد جيدة ولكنها فشلت في توفير معلومات الوقت والتعامل مع تحديد الأعطال المتعددة مع وقت حدوثها. فشل FFT أيضًا في اكتشاف الحالة غير الثابتة للإشارة وغير قادر على نقل التغييرات المفاجئة وبدء ونهاية الأحداث والانجرافات والاتجاهات. للحصول على معلومات تردد الوقت المتزامن والتعامل مع الإشارات غير الثابتة تحويل فورييه قصير الوقت (تعتبر STFT) التقنية المثلى التي يمكن أن توفر معلومات الوقت والتردد بشكل واضح. في هذا العمل البحثي، يتم تقديم نظام الكشف عن الأخطاء المتعددة وتحديدها من خلال استخدام تقنية معالجة إشارة تحويل فورييه قصيرة الوقت (STFT). تم تصميم النموذج المقترح باستخدام طريقة تحليل التوقيع الحالية (CSAM) لثلاثة أخطاء رئيسية بما في ذلك عدم توازن الإمداد ثلاثي الأطوار، وحالة الطور الواحد وكسر قضبان الدوار. تتم محاكاة النظام في MATLAB/SIMULINK ويتم إجراء المحاكاة بناءً على الظروف الصحية وغير الصحية للمحرك. التحليل المقارن بين FFT و STFT، يظهر STFT كنهج واعد.

Translated Description (French)

Dans cet article, nous avons présenté le système de détection et d'identification de défauts multiples pour moteur à induction triphasé. La transformée de Fourier rapide (FFT) est la technique de traitement du signal la plus utilisée qui offre de bonnes informations de fréquence, mais qui ne fournit pas d'informations temporelles et ne gère pas l'identification de défauts multiples avec leur temps d'occurrence. La FFT ne parvient pas non plus à détecter l'état non stationnaire du signal et n'est pas en mesure de transmettre des changements soudains, le début et la fin des événements, des dérives et des tendances. Pour obtenir des informations de fréquence temporelle simultanées et pour traiter les signaux non stationnaires, la transformée de Fourier à court terme (STFT) est considérée comme une technique optimale qui peut clairement fournir à la fois des informations sur le temps et la fréquence. Dans ce travail de recherche, le système de détection et d'identification de défauts multiples est présenté en utilisant la technique de traitement du signal par transformée de Fourier à court terme (STFT). Le modèle proposé est conçu en utilisant la méthode d'analyse de signature actuelle (CSAM) pour trois défauts majeurs, y compris le déséquilibre d'alimentation triphasé, la condition de mise en phase unique et la rupture des barres de rotor. Le système est simulé dans MATLAB/SIMULINK et la simulation est effectuée en fonction des conditions saines et malsaines du moteur. Analyse comparative entre FFT et STFT, montre que STFT est une approche prometteuse.

Translated Description (Spanish)

En este documento, hemos presentado el sistema de detección e identificación de fallas múltiples para el motor de inducción trifásico. La Transformada Rápida de Fourier (FFT) es la técnica de procesamiento de señales más utilizada que ofrece buena información de frecuencia pero no proporciona información de tiempo y no maneja la identificación de fallas múltiples con su tiempo de ocurrencia. La FFT tampoco detecta la condición no estacionaria de la señal y no puede transmitir cambios repentinos, inicio y final de los eventos, derivas y tendencias. Para obtener información simultánea de frecuencia de tiempo y tratar con señales no estacionarias Transformada de Fourier de Tiempo Corto (STFT) se considera una técnica óptima que puede proporcionar claramente información de tiempo y frecuencia. En este trabajo de investigación, el sistema de detección e identificación de fallas múltiples se presenta mediante el empleo de la técnica de procesamiento de señales de Transformada de Fourier de Tiempo Corto (STFT). El modelo propuesto está diseñado utilizando el método de análisis de firma actual (CSAM) para tres fallas principales, incluido el desequilibrio de suministro trifásico, la condición de fase única y la rotura de las barras del rotor. El sistema se simula en MATLAB/SIMULINK y la simulación se realiza en función de las condiciones saludables e insalubres del motor. Análisis comparativo entre FFT y STFT, muestra STFT como un enfoque prometedor.

Files

art-6-ed-esp-oct-2020-3c-tecno-3.pdf.pdf

Files (2.0 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:c5416b187a0262816f6f5c0e426b2ba8
2.0 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
اكتشاف الأعطال المتعددة وتحديد محرك الحث ثلاثي الأطوار باستخدام تقنيات معالجة الإشارات المتقدمة
Translated title (French)
Détection et identification de défauts multiples du moteur à induction triphasé à l'aide de techniques avancées de traitement du signal
Translated title (Spanish)
Detección e identificación de fallos múltiples del motor de inducción trifásico mediante técnicas avanzadas de procesamiento de señales

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3098981076
DOI
10.17993/3ctecno.2020.specialissue6.93-117

Is supplement to
https://openalex.org/W4244246404 (Other)
https://openalex.org/W2951960179 (Other)
https://openalex.org/W2546624568 (Other)
https://openalex.org/W2497723357 (Other)
https://openalex.org/W2488088652 (Other)
https://openalex.org/W2374401487 (Other)
https://openalex.org/W2353382192 (Other)
https://openalex.org/W2131593645 (Other)
https://openalex.org/W2004189302 (Other)
https://openalex.org/W1644808516 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Pakistan

References

  • https://openalex.org/W1516498791
  • https://openalex.org/W1533772307
  • https://openalex.org/W1597576211
  • https://openalex.org/W1825910994
  • https://openalex.org/W2022177303
  • https://openalex.org/W2046630301
  • https://openalex.org/W2084093405
  • https://openalex.org/W2118623933
  • https://openalex.org/W2123249609
  • https://openalex.org/W2129857450
  • https://openalex.org/W2144680725
  • https://openalex.org/W2322411567
  • https://openalex.org/W2488793338
  • https://openalex.org/W2943884623
  • https://openalex.org/W3022032536
  • https://openalex.org/W3098981076