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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/9937

    Título
    Diagnosis of Broken Rotor Bars during the Startup of Inverter-Fed Induction Motors Using the Dragon Transform and Functional ANOVA
    Autor
    Fernández Cavero, VanesaAutoridad UBU
    García Escudero, Luis Ángel
    Pons Llinares, Joan
    Fernández Temprano, Miguel Alejandro
    Duque Pérez, Óscar
    Morinigo Sotelo, Daniel
    Publicado en
    Applied Sciences. 2021, V. 11, n. 9, p. 3769
    Editorial
    MDPI
    Fecha de publicación
    2021-04
    DOI
    10.3390/app11093769
    Resumen
    A proper diagnosis of the state of an induction motor is of great interest to industry given the great importance of the extended use of this motor. Presently, the use of this motor driven by a frequency converter is very widespread. However, operation by means of an inverter introduces certain difficulties for a correct diagnosis, which results in a signal with higher harmonic content and noise level, which makes it difficult to perform a correct diagnosis. To solve these problems, this article proposes the use of a time-frequency technique known as Dragon Transform together with the functional ANOVA statistical technique to carry out a proper diagnosis of the state of the motor by working directly with the curves obtained from the application of the transform. A case study is presented showing the good results obtained by applying the methodology in which the state of the rotor bars of an inverter-fed motor is diagnosed considering three failure states and operating at different load levels.
    Palabras clave
    Induction motors
    Transient analysis
    Fault diagnosis
    Functional ANOVA
    Materia
    Electrotecnia
    Electrical engineering
    Ingeniería mecánica
    Mechanical engineering
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/9937
    Versión del editor
    https://doi.org/10.3390/app11093769
    Aparece en las colecciones
    • Artículos de Ingeniería Eléctrica
    Atribución 4.0 Internacional
    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional
    Ficheros en este ítem
    Nombre:
    Fernandez-as_2021.pdf
    Tamaño:
    8.310Mb
    Formato:
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