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16-06-2016 | Methodologies and Application | Issue 22/2017

Soft Computing 22/2017

Bearing fault identification of three-phase induction motors bases on two current sensor strategy

Journal:
Soft Computing > Issue 22/2017
Authors:
Tiago Drummond Lopes, Alessandro Goedtel, Rodrigo Henrique Cunha Palácios, Wagner Fontes Godoy, Roberto Molina de Souza
Important notes
Communicated by V. Loia.

Abstract

Three-phase induction motors are the most commonly used devices for electromechanical energy conversion. This study proposes an alternative approach for identifying bearing faults in induction motors, using two current sensors and a pattern classifier, based on artificial neural networks. To validate the methodology, results are given from experiments carried out on a test bench where the motors operate with different types of bearing faults, under varying conditions of load torque and voltage unbalance. This paper also provides the comparative performance of neural network and random forest classifiers. This study also presents an analysis of the current signals in the time domain, applied to different neural structures.

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