Modeliranje elektromotorjev za potrebe zaznavanja napak - Rakar, Andrej (Strojniški vestnik, 2004)
Prispevek podaja semi-fizikalni model za potrebe zaznavanja zgodnjih napak elektromotorjev. Da bi dosegli veliko občutljivost na napake, fizikalni model kombiniramo z modelom, ki temelji na sistemu mehkega sklepanja na podlagi adaptivnih nevronskih mrez (MSSANM - ANFIS). Metodo uporabimo na realnem primeru elektromotorja sesalne enote. Predstavljena sta zgradba modela in hibridni postopek učenja. V prvem koraku najprej identificiramo parametre fizikalnega modela z osnovno metodo najmanjših kvadratov. Nato kompenziramo odstopanje modela z učenjem adaptivne nevronske mreze. Tako lahko ohranimo pomen fizikalnih parametrov. V nadaljevanju so prikazani rezultati zaznavanja električnih napak motorja (iskrenje sčetk, spremembe v električnih parametrih ipd.), kjer je odstopanje fizikalnega modela najbolj izrazito. Diagnostični rezultati kazejo povečano občutljivost na napake, kar omogoča večjo zanesljivost zaznavanja napak. Posledično se zmanjša tudi število lažnih alarmov in spregledanih napak.
Keywords: zaznavanje napak; modeliranje; identifikacija; elektromotorji univerzalni; mreže adaptivne; elektromotorji; napake; nevronske mreže