Fault Detection in 3-phase Squirrel Cage Traction Motor Using Artificial Neural Network
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,206
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICRARE02_120
تاریخ نمایه سازی: 22 اردیبهشت 1389
چکیده مقاله:
Traction Motors Condition Monitoring is one of the important factors in increasing motor life time and prevention of any train sudden stop in track and thereupon avoiding interruptions in track traffic. In this paper, a neural network based method for detecting unbalanced voltage fault which is one of the various faults in 3-phase traction motors was surveyed. Proposed method is independent from load state and fault percentage; which means neural network is able to detect fault and load condition without any assumption about the state of the load and fault.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
S.S Mousavi
Electrical Railway engineering MSc, Iran University of science and Technology
S Fazel
Assistant Prof
D.A Khaburi
Assistant Prof
S.H Mousavi
Control engineering BSc , Sahand University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :