دانلود رایگان ترجمه مقاله مدارهای اتصال کوتاه در ژنراتورهای القایی (ساینس دایرکت – الزویر ۲۰۱۸)

 

 

این مقاله انگلیسی ISI در نشریه الزویر در ۱۲ صفحه در سال ۲۰۱۸ منتشر شده و ترجمه آن ۲۶ صفحه بوده و آماده دانلود رایگان می باشد.

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی (pdf) و ترجمه فارسی (pdf + word)
عنوان فارسی مقاله:

یک رویکرد قابل اعتماد برای تشخیص خطای اولیه مدارهای اتصال کوتاه در ژنراتورهای القایی با استفاده از یادگیری ماشین

عنوان انگلیسی مقاله:

A reliable approach for detection of incipient faults of short-circuits in induction generators using machine learning

دانلود رایگان مقاله انگلیسی
دانلود رایگان ترجمه با فرمت pdf
دانلود رایگان ترجمه با فرمت ورد

 

مشخصات مقاله انگلیسی و ترجمه فارسی
فرمت مقاله انگلیسی pdf
سال انتشار ۲۰۱۸
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۱۲ صفحه با فرمت pdf
نوع مقاله ISI
نوع نگارش مقاله پژوهشی (Research article)
نوع ارائه مقاله ژورنال
رشته های مرتبط با این مقاله مهندسی برق – مهندسی انرژی – مهندسی کامپیوتر
گرایش های مرتبط با این مقاله تولید، انتقال و توزیع – سیستم های قدرت – هوش مصنوعی – انرژی های تجدیدپذیر – ماشینهای الکتریکی
چاپ شده در مجله (ژورنال)/کنفرانس کامپیوتر و مهندسی برق
کلمات کلیدی تشخیص خطا – ژنراتور القایی – یادگیری ماشین – شبکه های عصبی – قابلیت اطمینان – اتصال کوتاه – توربین بادی
کلمات کلیدی انگلیسی Fault detection – Induction generator – Machine learning – Neural networks – Reliability – Short-circuit – Wind turbine
ارائه شده از دانشگاه آزمایشگاه پردازش تصویر، سیگنال ها و محاسبات کاربردی، موسسه فدرال سئارا
نمایه (index) Scopus – Master Journal List – JCR
شناسه شاپا یا ISSN ۱۸۷۹-۰۷۵۵
شناسه دیجیتال – doi https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2018.07.046
لینک سایت مرجع https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0045790618307584
رفرنس دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
نشریه الزویر – Elsevier
تعداد صفحات ترجمه تایپ شده با فرمت ورد با قابلیت ویرایش  ۲۶ صفحه با فونت ۱۴ B Nazanin
فرمت ترجمه مقاله pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
وضعیت ترجمه انجام شده و آماده دانلود رایگان
کیفیت ترجمه

 مبتدی (مناسب برای درک مفهوم کلی مطلب) (ترجمه به صورت خلاصه انجام شده است)

کد محصول F2427

 

بخشی از ترجمه

۲٫ کارهای انجام شده در زمینه ی خطای اتصال کوتاه در ماشین های الکتریکی
خطاهای سیم پیچ استاتور معمولاً با عوامل مختلفی از جمله گرمای بیش از حد، اضافه بار الکتریکی، تخلیه های الکتریکی و فشار مکانیکی همراه هستند [۵]. محیطی که SCIG در آن نصب شده است، یک محیط خشن است، بنابراین به یک ابزار نظارت نیاز است. تکنیک فعلی تجزیه و تحلیل امضاء (MCSA) به عنوان یک روش امیدوارکننده برای توصیف شرایط عملیاتی ژنراتور القایی مشخص شد. که شامل مجموعه ای از روشهای تلفیقی است که در بین سالهای ۱۹۷۵ تا ۱۹۸۵ در مقالات مروری در سرتاسر جهان توسعه یافت که دارای تجزیه و تحلیل جریان و طیف آن برای توصیف ماشین های القایی بودند [۶].
در [۷] ، یک طبقه بند عصبی با جریان موتور، ولتاژ تغذیه و سرعت روتور آموزش داده می شود. نویسندگان از یک موتور تک فاز با قدرت ۰٫۵ اسب بخار استفاده می کنند که در حالت تخلیه ۵۰ هرتز تخلیه می شود. نویسندگان از یک موتور در حال چرخش تک فاز با قدرت ۰٫۵ اسب بخار استفاده می کنند که در فرکانس ۵۰ هرتز تخلیه می شود. آنها رضایت بخش تلقی می شدند. با این حال ، این مشکل فقط به یک پیکربندی موتور (تک فاز ، بدون بار ، کار با ۵۰ هرتز) محدود شده و به سنسور سرعت به همراه سنسورهای جریان نصب شده قبلی احتیاج دارد. Bouzid و Champenois [8] بر روی یک مدل محاسباتی از یک موتور القایی ۱٫۱ کیلو وات تحت خرابی سیم پیچ استاتور کار کردند. نویسندگان از شبکه های عصبی با تجزیه و تحلیل فعلی استفاده کرده و توانستند ۱۰۰٪ مسائل مدل سازی شده را شناسایی را داشتند. با این حال، شبیه سازی در نظر گرفته این دستگاه تنها پایین تر از فرکانس ۵۰ هرتز کار می کند.
پالاکیوس و همکاران [۹] سیگنال های جریان را در یک موتور یک اسب بخار، با شرایط بار چند برابر به دست آوردند و درصد تغییر در گردش در حالت اتصال کوتاه را به اندازه (۳٪ ، ۵٪ و ۱۰٪) تغییر دادند. نویسندگان نتایج برای دقت از ۷۵٪ تا ۹۸٪ طبقه بندی های باینری بین شرایط عادی یا خطا را بدست آوردند.
الیویرا و همکارانش [۱۰] با استفاده از یک سنسور تک جریانی و بدون سنسور سرعت و ۱٫۴٪ چرخش های تحت اتصال کوتاه، در یک دستگاه القایی برقی می تواند با استفاده شبکه های عصبی با دقت ۶۷٪ شناسایی شوند. نویسندگان پیشنهاد دادند که از تکنیک MCSA ترکیب شده با فوریه، از تئوری طیف فرکانس تامسون و فنگر [۶] استفاده شود. ویرا و همكاران [۱۱] این مطالعات را ادامه داده و توانستند، براساس Multceptine Perceptron (MLP) یك سیستم تعبیه شده برای شناسایی این خرابی ها توسعه دهند.
اعضای همان گروه تحقیقاتی که این کار توسط آنها انجام شده است، در تشخیص اولیه مدارهای کوتاه در موتورهای القایی تجربه دارند. این امر طی سالها و توسط انتشارات آنها تثبیت شد: الیویرا و همکاران [۱۰] ، کولیو و همکاران [۱۲] ، ویرا و همکاران [۱۱].
بررسی کارهای پیشین، نشان می دهد که بیشتر تحقیقات مربوط به شناسایی خرابی در شرایط خاص عملیات ، چه با فرکانس و چه بار و بدون توضیحات زیادی در مورد تقلیدهای خطا بوده است. رویکرد ارائه شده در تحقیق ما، مبتنی بر نیاز به یک روش کلی تر است، که در آن یک سیستم متخصص می تواند نقصی را در نقاط عملیاتی متفاوت تشخیص دهد. همچنین، با گسترش سریع مزارع بادی در منطقه Ceará برزیل، تحقیق حاضر به بررسی مسئله ی شناسایی خطای اولیه در ژنراتورها می پردازد، زیرا هم برای گروه تحقیق و هم برای منطقه بی سابقه است.

۳٫ روش های به کار رفته برای استخراج ویژگی برای ماشین های القایی
می توان از تبدیل فوریه برای بیان سیگنال های حوزه ی زمان، در حوزه فرکانس استفاده کرد. اولیورا و همکاران [۱۰] هارمونیک های موجود در سیگنال جریان الکتریکی از موتور الکتریکی را تحت چندین خطای مدار اتصال کوتاه بین چرخشی بررسی کرده و نتیجه گرفتند که مهمترین فرکانس ها ۰٫۵fn ، ۱٫۵fn ، ۲٫۵fn ، ۳٫۰fn ، ۵٫۰fn و ۷fn است که در آن fn فرکانس پایه ی استاتور است. اولیورا و همکاران [۱۰]، کولیو و همکاران [۱۲] و ویرا و همکاران [۱۱] ، ویرا و همکاران [۱۱] همچنین از همین فرکانس برای پیشنهاد دادن روش های مختلف برای تشخیص خطا در موتورهای القایی استفاده کردند. در سایر مطالعات، فرض می شود که ماشین الکتریکی به عنوان موتور عمل می کند، اما ما معتقدیم در حالی که دستگاه به عنوان ژنراتور کار می کند، همین فرکانس ها نماینده خواهند بود. بنابراین، مقادیر این فرکانس ها که توسط فرکانس پایه نرمال شده اند، به عنوان ویژگی مورد استفاده قرار می گیرند.
آماره مرتبه بالاتر، یک تکنیک امیدوارکننده برای توصیف سیگنال های حوزه زمان است [۱۳]. استفاده از Kurtosis توسط دوایر [۱۴] برای اولین بار به عنوان یک ابزار آماری برای نشان دادن مؤلفه های غیر گاوسی در سیگنال ها پیشنهاد شد. این نظریه تحت پایه آماره مرتبه بالا است و آن را به عنوان ممان آماری چهارم توصیف می کند. مزیت HOS برای سیگنال ها توسط مندل [۱۳] نشان داده شده و به مقاومت (یعنی فیلتر کردن) نسبت به نویز گاوسی در هنگام استفاده از ممان بالاتر از مرتبه دوم، وابسته است. ویژگی های به دست آمده از HOS در کنار مقادیر واریانس و مقادیر rms ، چوله و کوتاه مدت خواهند بود.
ماتریس وقوع همزمان ساختاری متشکل از روشی است که مبتنی بر آماره هم وقوع همبستگی است و به تجزیه و تحلیل ساختاری سیگنال های گسسته منجر می شود و اتصالات موجود بین ساختارهای سطح پایین دو سیگنال گسسته در n بعد را پذیرش می کند [۱۶]. ویژگی اصلی آن ارایه ی دانش قبلی در مورد سیگنال های مورد بررسی، با تأکید بر تشخیص جزئیات است. خروجی آن یک هیستوگرام دو بعدی است ، که در آن SCM امکان وقوع مشترک بین ساختارهای سیگنال های ورودی را فراهم می کند [۱۶]. نویسندگان ۶ ویژگی را پیشنهاد داده اند که باید از هر سیگنالی استخراج شود و محاسبات مربوط به آن در مقاله آن نشان داده شده است. در میان روش های استخراج ویژگی مورد استفاده در این مقاله، SCM جدیدترین روش است و نشان داده است که می تواند الگوهای موجود در جزئیات سیگنال ها را تشخیص دهد [۱۷].

۴٫ راه اندازی آزمایشی و ایجاد مجموعه داده
شبیه سازی توربین بادی بر اساس تنظیمات شرح داده شده توسط یاراماسو و همکاران [۴] انجام شده است که از ژنراتور القایی قفس سنجابی از نوع مقیاس کامل و تمامی متغیر سرعت ساخته شده است، بدین معنی که ماشین الکتریکی می تواند در کل محدوده سرعت، انرژی الکتریکی را در کل تولید کند. یک بستر آزمایشی مبتنی بر این سیستم توربین بادی این مقاله ساخته شده است و در شکل ۱ نشان داده شده است.
درایو ماشین (DM) با تحریک انرژی به پره های توربین بادی ، از تبدیل انرژی جنبشی باد در حرکت چرخش به شافت ژنراتور تقلید می کند. مبدل فرکانس FC-1 سرعت باد متغیر را که باعث تقویت DM می شود، تقلید می کند. FC-2 فقط استاتور ژنراتور را تغذیه می کند. هنگامی که فرکانس تنظیم شده در FC-1 بالاتر از FC-2 باشد ، انرژی جنبشی به انرژی الکتریکی تبدیل می شود و این از طریق SCIG به DC-bus FC-2 تبدیل می شود.
شکل ۱: دیاگرام شامل یک بستر آزمایشی توربین بادی است ، مبتنی بر تمام مقیاس ها و کلیه ی متغیرهای سرعت
برای انجام آزمایشات از یک ژنراتور القایی ۴ قطبی استفاده کردیم که دارای توان مکانیکی ۱ اسب بخار است و در پیکربندی دلتا برای ولتاژ منبع تغذیه ۲۲۰ ولت ، به صورت الکتریکی متصل شده است و جریان نامی آن ۳ آمپر است. ژنراتور و دستگاه درایو هر دو از مبدل فرکانس WEG CFW-08 استفاده می کنند. درایو ماشین به صورت مکانیکی با ژنراتور کوپل شده است و ما از موتور القایی با همان مشخصات و سیم کشی استفاده کردیم.
یک بورد آزمایشی اتصال کوتاه، آزمایشات را در ماشین آلات (SCTBM انجام می دهد. یک مدار الکتریکی وجود دارد که کار آن شبیه سازی اتصالات مدار اتصال کوتاه بین سیم پیچی های هسته استاتور است. همچنین برای دستیابی به جریان الکتریکی دستگاه برقی ، ماژول جمع آوری و ارسال اطلاعات نیز دارد.

 

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا