Villamos gépek fizikai és mesterséges intelligencia alapú dignosztikája

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Vajda István
Villamos Energetika Tanszék

Dolgozatomban a villamos forgógépekben előforduló leggyakoribb hibákat fog-lalom össze. Megvizsgálom, hogy bizonyos meghibásodásoknak melyek az előidéző okai, ezeket milyen mechanizmusok idézik elő. A hibák detektálására, leírására használt fizikai modellek is bemutatásra kerülnek.

A továbbiakban a leginkább használt mesterséges intelligencia módszereket is-mertetem. Több hibadetektálási példán keresztül bemutatásra kerül ezek alkalmazása, gyakorlati haszna.

Mind fizikai, mind mesterséges intelligencia szempontból hasznos eszköz a vil-lamos jel analízis módszer, különösképp az áram spektrum vizsgálata. A dolgozatom középső részében ennek alkalmazását mutatom be, különös tekintettel a harmonikus tar-talom vizsgálatának céljából. Összefoglalom a harmonikusok hatásait, azok detektálási lehetőségeit.

A befejező szakaszban egy konkrét szinkron generátor harmonikus tartalmának vizsgálatára végzett szimulációs eredmények olvashatóak. A FEMM, Agros2D véges elemes programokkal vizsgálom a légrésindukció alakját, majd a Matlab segítségével megnézem ezen jel Fourier spektrumát a harmonikus tartalom szempontjából.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.