Faults diagnosis of induction motors by pattern recognition
Diagnostic des défauts des machines asynchrones par reconnaissance des formes
Résumé
Advances in power electronics, control circuits and automatic have contributed to an increasing use of induction motors in electrical drive systems. The large – scale utilization of induction motors is mainly due to their robustness, their power – weight ratio, and to their manufacturing cost. Therefore, it is important to develop diagnosis tools in order to detect earlier the faults, which can appear in these machines. Our approach is based on pattern recognition methods. A vector of parameters, called pattern vector, is obtained from the measurements made on the machine. The decision rules enable to classify the observations described by the pattern vector. These classifications are made according to the different operating conditions, with or without fault. Faults have been created on both the rotor and the stator sides of the induction machine. This one was fed either from the mains, or from a three – phase voltage inverter. Fault detection has been made with decision procedures based on the k – nearest neighbors rule and on boundaries direct calculation. The results obtained with these algorithms have proved the efficiency of pattern recognition methods for diagnosis.
Les progrès réalisés en matière d'électronique de puissance, de circuits de commande et en automatique ont contribué à l'utilisation grandissante des machines asynchrones dans les systèmes d'entraînements électriques. Le recours aux machines asynchrones est surtout lié à leur robustesse, leur puissance massique et à leur coût de fabrication. Leur maintenance et leur surveillance permettent de rentabiliser les installations. Il est donc important de développer des outils de diagnostic pour détecter de manière précoce les défauts pouvant apparaître dans ces machines. Notre approche est basée sur l'utilisation des méthodes de reconnaissance des formes. Un vecteur de paramètres, appelé vecteur forme, est extrait de chacune des mesures effectuées sur la machine. Les règles de décisions utilisées permettent de classer les observations, décrites par le vecteur forme, par rapport aux différents modes de fonctionnement connus avec ou sans défaut. Des défauts ont été créés au rotor et au stator de la machine asynchrone, alimentée soit à partir du réseau, soit par le biais d'un onduleur de tension. Les procédures de décisions, basées sur la règle des k - plus proches voisins et sur le calcul direct des frontières, ont été utilisées pour détecter les défauts. Ces algorithmes ont montré l'efficacité de l'application de la reconnaissance des formes au diagnostic.
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