W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz plik Pobierz BibTeX

Tytuł

Unraveling Induction Motor State through Thermal Imaging and Edge Processing: A Step towards Explainable Fault Diagnosis

Autorzy

[ 1 ] Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ 2 ] Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ SzD ] doktorant ze Szkoły Doktorskiej | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

Rok publikacji

2023

Opublikowano w

Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability

Rocznik: 2023 | Tom: vol. 25 | Numer: no. 3

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • thermal imaging
  • fault diagnosis
  • convolutional neural networks
  • explainability
  • squirrel-cage induction motor
  • edge processing
Streszczenie

EN Equipment condition monitoring is essential to maintain the reliability of the electromechanical systems. Recently topics related to fault diagnosis have attracted significant interest, rapidly evolving this research area. This study presents a non-invasive method for online state classification of a squirrel-cage induction motor. The solution utilizes thermal imaging for non-contact analysis of thermal changes in machinery. Moreover, used convolutional neural networks (CNNs) streamline extracting relevant features from data and malfunction distinction without defining strict rules. A wide range of neural networks was evaluated to explore the possibilities of the proposed approach and their outputs were verified using model interpretability methods. Besides, the top-performing architectures were optimized and deployed on resource-constrained hardware to examine the system's performance in operating conditions. Overall, the completed tests have confirmed that the proposed approach is feasible, provides accurate results, and successfully operates even when deployed on edge devices.

Strony (od-do)

1 - 16

DOI

10.17531/ein/170114

URL

https://ein.org.pl/Unraveling-Induction-Motor-State-through-Thermal-Imaging-and-Edge-Processing-A-Step,170114,0,2.html

Typ licencji

CC BY (uznanie autorstwa)

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Data udostępnienia

29.07.2023

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Pełny tekst artykułu

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

200

Impact Factor

2,2

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.