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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/808| Detección de ruptura en barras de motores de inducción mediante el análisis de la representación sparse de señales de vibración | |
| Carlos Javier Morales Pérez | |
| JOSE DE JESUS RANGEL MAGDALENO HAYDE PEREGRINA BARRETO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Induction motor Signal classification Broken rotor bar Sparse representation | |
| In this work, the detection of three Induction Motor fault conditions using the
Orthogonal Maching Pursuit algorithm is presented. This technique is based on nding
the sparse representation of a signal from the linear combination x = D. The
OMP algorithm was implemented into a Field Programmable Gate Array to perform
signal decomposition and obtains the sparse representation of the signal given
a dictionary (D). Then, the signal information obtained from sparse representation
is evaluated and classied by the proposed criteria. Accordingly, Broken-Rotor Bar
detection were accomplished with an accuracy greater than 93% for: Healthy bar,
Half-broken bar, and One-broken bar. The detection was performed from vibration
signals preprocessed and analyzed in frequency domain. The dictionaries were obtained
by K-Singular Value Decomposition algorithm developed in Matlab software.
The FPGA implementation is low-complexity, compact, and works at 100 MHz. En este trabajo, la detección de tres condiciones de falla de un Motor de Inducción usando el algoritmo Orthogonal Matching Pursuit es presentada. La técnica se basa en la búsqueda de la representación sparse de una señal a partir de resolver la combinación lineal x = Dα. El algoritmo OMP es implementado en un Field Programmable Gate Array para realizar la descomposición de señales y así obtener la representación sparse a partir de un diccionario dado (D). Después, la información obtenida es evaluada y clasificada por criterios propuestos en este trabajo. Con ello, la detección de Rupturas en Barras del Rotor fue realizada, con una exactitud de más del 93% para: motor sano, motor con media barra rota y motor con una barra rota. La detección se realizó con señales de vibración preprocesadas y analizadas en el dominio de la frecuencia. Los diccionarios fueron obtenidos mediante el algoritmo K-Singular Value Decomposition implementado en Matlab. La implementación en FPGA es de baja complejidad, compacto y operable a 100 MHz. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2017-08 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Morales-Pérez CJ | |
| MICROELECTRÓNICA | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Electrónica |
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