Fault detection in electrical drive by means of artificial neural networks

The paper deals with problem model-based of fault detection electrical drive by using neural networks. The multilayer perceptron with tapped delay lines has been applied to model the diagnosed process at the nominal operation conditions. In turn, decision about faults has been performed using simple MultiLayer Feedforward Network (MFN). The electrical drive under consideration (AMIRA DR300) works in the closed loop and is controlled by PID controller. This laboratory electrical drive renders it positive to simulate a several faulty scenarios. In this way the proposed fault detection scheme can be tested on a number of faulty conditions.

Artykuł przedstawia problem detekcji uszkodzeń w silniku elektrycznym przy pomocy sieci neuronowych. Do zamodelowania diagnozowanego obiektu pracującego w warunkach normalnych użyto sieci jednokierunkowych z liniami opóźniającymi. Następnie, jako blok decyzyjny o wystąpieniu uszkodzeń zastosowano zwykłe jednokierunkowe sieci wielowarstwowe. Do przeprowadzenia badań wykorzystano silnik prądu stałego firmy AMIRA (DR300). Silnik pracuje w układzie zamkniętym z regulatorem PID i umożliwia symulację pewnych scenariuszy uszkodzeń. Dzięki temu możliwe jest przetestowanie zaproponowanego schematu detekcji uszkodzeń na przykładzie wadliwych warunków pracy obiektu.