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European Journal of Electrical Engineering
2103-3641
Revue des Systèmes
Revue Internationale de Génie électrique (1295-490X)
 

 ARTICLE VOL 10/6 - 2007  - pp.751-775  - doi:10.3166/rige.10.751-775
TITRE
Un système adaptatif de diagnostic et de suivi d'évolution. Application aux machines asynchrones

RÉSUMÉ
Cet article présente le suivi et le diagnostic d'un système réalisé à partir d'une méthode de reconnaissance des formes. A partir des mesures effectuées sur le système, des paramètres sont calculés. Ces derniers sont utilisés pour construire la signature du système. L'ensemble des paramètres n'étant pas nécessairement pertinent, une méthode de sélection basée sur un critère de compacité/séparabilité est utilisée. La détermination de l'espace de décision est réalisée de manière automatique à l'aide d'une méthode appelée « coalescence ». Deux méthodes de décision sont utilisées et comparées : la règle des cas plus proches voisins (k-ppv), facile à mettre en oeuvre mais pénalisante en terme de temps de calcul, l'autre que nous avons développé et qui s'appuie sur un maillage progressif de l'espace de représentation. L'apparition d'un nouveau mode de fonctionnement est pris en compte afin d'enrichir la base de connaissance initiale et d'améliorer ainsi le diagnostic. Pour illustrer cette méthode, nous avons utilisé comme application, un moteur asynchrone 5.5 kW à cage d'écureuil alimenté par un onduleur de tension pour la détection des défauts aussi bien au rotor qu'au stator.


ABSTRACT
This paper deals with the use of pattern recognition method in order to provide the tracking and the diagnosis of an electrical system. From the measurements carried out on the system, some parameters are calculated. These ones are used to build up the system signature. As the set of parameters is not necessarily relevant, a selection method based on a compacity/separability criterion is used. The determination of the decision space is carried out by using an automatic classification method named clustering. Two decision methods are used and compared: the "k-nearest neighbors" rule (k-ppv), easy to implement but penalizing in term of computing time. The other method that we developed is based on a progressive grid of the representation space. The appearance of a new operating mode is taken into account in order to enrich the initial knowledge base and thus to improve the diagnosis. To illustrate this method, we used as an application, an asynchronous motor 5.5 kW with squirrel-cage supplied with a voltage converter for the detection of rotor and stator faults.


AUTEUR(S)
Olivier ONDEL, Emmanuel BOUTLEUX, Guy CLERC

MOTS-CLÉS
approche système global, diagnostic, reconnaissance des formes, évolution.

KEYWORDS
total system approach, diagnosis, pattern recognition, evolution tracking.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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