Rotating machine is used extensively and plays important roles in the industrial field. Therefore when rotating machine get out of order, it is necessary to know reasons then deal with the troubles immediately. So many studies far diagnosis of rotating machine are being done. However by this time most of study has an interest in gaining a high recognition But without considering error $rate^{(1)(2)(3)}$ , it is not desirable enough to apply h the actual application system. If the manager of system receives the result misjudging the condition of rotating machine and takes measures, we would lose heavily. So in order to play the creditable diagnosis, we must consider error rate. T h ~ t is. it must be able to reject the result of misjudgment. This study uses nearest neighbor classifier for diagnosis of rotating $machine^{(4)(8)}$ And the Smith's rejection $method^{(1)}$ used to recognize handwritten charter is done. Consequently creditable diagnosis of rotating machine is proposed.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권4호
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pp.428-432
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2014
Rotating machines are an integral part of large electrical power machinery in most of the industries. Any degradation or outages in the rotating electric machinery can result in significant losses in productivity. It is critical to monitor the equipment for any degradation's so that it can serve as an early warning for adequate maintenance activities and repair. Prior research and field studies have indicated that the rotating machines have a particular type of signal structure during the initial start-up transient. A machine performance can be studied based on the effect of degradation in signal parameters. In this paper a data-acquisition system and the FFT algorithm has been design and model using the MATLAB and Simulink. The implementation had been carried out on the TMS320 DSP Processor and various testing and verification of the machine performance had been carried out. The results show good agreement with expected results for both simulated and real-time data. The real-time data from AC water pumps which have rotating motors built-in were collected and analysed. The FFT algorithm provides frequency response and based on this frequency response performance of the machine had been measured.The FFT algorithm provides only approximation about the machine performances.
The rotating machine diagnosis technology is very important techniques to secure reliability of facility operation and life extension of operation to rotating machines that are exposed in danger of the insulation deterioration. The rotating machine diagnosis technology road map minimizes economic losses according to the unpredictable accidents of the rotating machine diagnosis technology. As technology is secured, it strengthen the competitiveness and the diagnosis technology road maps will be realizing the technique independence and applying industrial sites
여섯 성분의 지진에 의한 지반속도를 받는 회전기계-기초시스템의 거동을 해석하기 위해 회전기계-기초시스템을 회전원판, 회전축, 윤활유막 베어링, 주각, 그리고 뼈대기초로 구성된 것으로 이상화한다. 이때 회전기계-기초의 동적거동을 나타내는 지배운동방정식은 Gyroscope 효과와 Coriolis 효과, 윤활유막의 동적특성 그리고 지반의 병진과 회전거동을 고려하여 얻는다. 지반의 회전거동, Gyroscope 효과, 그리고 Coriolis 효과들이 회전기계-기초시스템의 전체거동에 미치는 영향을 해석예젤르 통해 고찰한다. 해석결과 회전기계-기초시스템의 지진해석에 있어서 지반의 회전거동 성분과 Gyroscope 효과의 영향을 포함하여야함을 알 수 있다.
Conventional direct current (DC) rotating machines are usually used for crane and press machine using high torque in metal and steel industries, because of a constant output power along variable rotating speed. A general DC motor with permanent field magnets could not increase a magnetic flux density at a gap between armature coils and field magnets. However, a superconducting DC motor has field magnets composed with high temperature superconducting (HTS) coils and it could increase the magnetic flux density at the gap to over 10 times than those of a general DC motor by control the excitation current into HTS coils. The superconducting DC motor could be operated with extremely high torque and constant output power at a low rotational speed. In this paper, a 500 W superconducting DC rotating machine was conceptually designed with a LN2 (Liquid Nitrogen) cooling method and the operation characteristics results of HTS field magnets were presented. The two no-insulation HTS magnets for a 500 W superconducting DC rotating machine were fabricated. The excitation current for the HTS magnets could be controlled from 0 to 40 A. This test results will be available to design large-sized HTS magnets for a number of hundred kW class superconducting DC rotating machine under LN2 cooling system.
Nondestructive and destructuve insulation tests were performed the high voltage rotating machine in the local thermal power plants. Nondestructive tests include measurements of insulation resistance. polarization index, AC current. tan$\delta$, partial discharge. Destructive tests include measurements of AC hipot and DC hipot. This paper propose to establish the insulation diagnosis cycle for high voltage rotating machine.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권3호
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pp.248-252
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2005
This paper deals with a new design method for a small-size rotating machine with high power. In order to achieve high performance, secondary excitation by Nd-Fe-B magnets and the grain oriented electrical steel sheets were selected and a new design using dual rotors is proposed. The outline of the high-performance rotating machine will be presented and the results of the finite element analysis by using this method combined with the E&SS modeling will be shown in the paper.
In order to detect exact corona discharge point at stator winding of a rotating machine, an inductively coupled magnetic probe has been developed, which consists of U-shaped and truncated manganese ferrite inductor as a helix. The measured current intensity is somewhat higher than commercially developed probe. It has been shown that the measured intensity of proposed probe is suitable for manual localization as to off-line stator winding monitoring of rotating machine.
Hisatomi, Shinichi;Yamazaki, Aya;Ishiyama, Kazushi;Sendoh, Masahiko;Yabukami, Shin;Agatsuma, Shigeto;Morooka, Keiko;Arai, Ken Ichi
Journal of Magnetics
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제12권2호
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pp.84-88
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2007
A micropump with spiral-type magnetic micromachine was fabricated. When a rotating magnetic field was applied, the machine rotated and pumped a surrounding liquid. We experimentally examined the basic properties of this pump. We found that the pressure and the flow rate could be controlled by the rotating frequency, and this pump could work under wide range kinematic viscosity. In addition, we proposed a disposable pump system using the machine. When a plate installed a fluid channel and the machine was set on a stage for generating a rotating magnetic field, the machine worked as the pump.
This paper gives an overview of the various approaches to designing statistical pattern recognition scheme based on Bayes discrimination rule and the artificial neural networks for rotating machine condition classification. Concerning to Bayes discrimination rule, this paper contains the linear discrimination rule applied to classification into several multivariate normal distributions with common covariance matrices, the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also we discribes k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. Five features are extracted in time domain vibration signals. Employing these five features, statistical pattern classifier and neural networks have been established to detect defects on rotating machine. Four different cases of rotation machine were observed. The effects of k number and neural networks structures on monitoring performance have also been investigated. For the comparison of diagnosis performance of these two method, their recognition success rates are calculated form the test data. The result of experiment which classifies the rotating machine conditions using each method presents that the neural networks shows the highest recognition rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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