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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 646896 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 646896

Título del libro: Proceedings Of The 2023 Ieee 14th International Symposium On Diagnostics For Electrical Machines, Power Electronics And Drives, Sdemped 2023
Título del capítulo: Broken bar detection on IM using ROCOF and decision tree

Autores UNAM:
MARIO ROBERTO ARRIETA PATERNINA;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2023

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Palabras clave:

Decision trees; Electric loads; Spectrum analysis; Squirrel cage motors; Broken bar; Broken bar detection; Broken bar squirrel-cage rotor; Cloud-computing; Fault component; Faults detection; Inductions motors; New tendencies; Rate of change of frequencies; Squirrel cage rotors; Fault detection

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Resumen:

Nowadays, instrumentation plays a leading role in new tendencies like Industry 4.0, the Internet of Things, or cloud computing. Instrumentation applied to induction motors for fault detection seeks to streamline scheduled maintenance. Maintenance tasks are imperative to ensure the correct operation of the induction motors. Therefore, fault detection is a topic of interest for researchers. Several techniques for electric machine monitoring have been developed to solve problems inherent to induction motors. Some are commonly based on spectral analysis that requires identifying the characteristic fault components. This paper proposes a novel technique non-based on identifying fault components using the Rate Of Change of Frequency of current signals and a decision tree for broken squirrel-cage rotor bar detection under three load conditions: unloaded, 50%, and 75% of load. Provided results reported an accuracy of 100% for the three loading conditions and 2% of false positives for the half-loaded motor. © 2023 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9798350320770
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/SDEMPED54949.2023.10271505