Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Hybrydowe metody detekcji uszkodzeń silników synchronicznych z magnesami trwałymi w napędach elektrycznych ze sterowaniem wektorowym przy wykorzystaniu obliczeń analitycznych i neuronowych

2017/27/B/ST7/00816

Słowa kluczowe:

automatyka napędu elektrycznego detekcja uszkodzeń diagnostyka silnik synchroniczny o magnesach trwałych modele analityczne przetwarzanie sygnałów sieci neuronowe

Deskryptory:

  • ST7_2: Elektrotechnika, elektronika: półprzewodniki, elementy i układy, systemy
  • ST7_7: Przetwarzanie sygnałów
  • ST7_4: Inżynieria systemów, sensoryka, automatyka

Panel:

ST7 - Inżynieria systemów i komunikacji: elektronika, komunikacja, optoelektronika

Jednostka realizująca:

Politechnika Wrocławska

woj. dolnośląskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

prof. Teresa Orłowska-Kowalska 

Liczba wykonawców projektu: 7

Konkurs: OPUS 14 - ogłoszony 2017-09-15

Przyznana kwota: 830 400 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2018-09-03

Zakończenie projektu: 2022-09-02

Planowany czas trwania projektu: 36 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt w realizacji

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego

  • Publikacje w czasopismach (17)
  1. Application of deep learning neural networks for the diagnosis of electrical damage to the induction motor using the axial flux IF: 1,361
    Autorzy:
    Skowron Maciej
    Czasopismo:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences (rok: 2020, tom: 68, no.5, strony: 1031-1038), Wydawca: Polish Academy of Sciences
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.24425/bpasts.2020.134664 - link do publikacji
  2. Effectiveness analysis of PMSM motor rolling bearing fault detectors based on vibration analysis and shallow neural networks IF: 2,702
    Autorzy:
    Ewert Paweł, Orlowska-Kowalska Teresa, Jankowska Kamila
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2021, tom: 14, art. 712, strony: 44585), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en14030712 - link do publikacji
  3. On-line Detection and Classification of PMSM Stator Winding Faults Based on Stator Current Symmetrical Components Analysis and the KNN Algorithm IF: 2,397
    Autorzy:
    Przemysław Pietrzak, Marcin Wolkiewicz
    Czasopismo:
    Electronics (rok: 2021, tom: 10, art. 1786, strony: 44582), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/ - link do publikacji
  4. PMSM Stator Winding Fault Detection and Classification Based on Bispectrum Analysis and Convolutional Neural Network IF: 8,236
    Autorzy:
    Przemyslaw Pietrzak, Marcin Wolkiewicz, Teresa Orlowska-Kowalska
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Industrial Electronics (rok: 2021, tom: brak, strony: brak), Wydawca: IEEE
    Status:
    Złożona
    Doi:
    brak - link do publikacji
  5. Convolutional Neural Network-Based Stator Current Data-Driven Incipient Stator Fault Diagnosis of Inverter-Fed Induction Motor IF: 2,702
    Autorzy:
    Maciej Skowron, Teresa Orłowska-Kowalska, Marcin Wolkiewicz, Czesław T. Kowalski
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2020, tom: 13, 1475, strony: 44582), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en13061475 - link do publikacji
  6. Detection of permanent magnet damage of PMSM drive based on a direct analysis of stator phase currents using convolutional neural network IF: 8,236
    Autorzy:
    Maciej Skowron, Teresa Orlowska-Kowalska, Czeslaw T. Kowalski
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Industrial Electronics (rok: 2021, tom: brak, strony: brak), Wydawca: IEEE
    Status:
    Złożona
    Doi:
    brak - link do publikacji
  7. Application of spectral and wavelet analysis of stator current to detect angular misalignment in PMSM drive systems
    Autorzy:
    Przemysław Pietrzak, Marcin Wolkiewicz
    Czasopismo:
    Power Electronics and Drives (rok: 2021, tom: vol. 6(41), strony: 42-60), Wydawca: Sciendo
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.2478/pead-2021-0004 - link do publikacji
  8. Application of simplified Convolutional Neural Networks for initial stator winding fault detection of PMSM drive using different raw signal data IF: 2,834
    Autorzy:
    Maciej Skowron, Teresa Orlowska-Kowalska, Czeslaw T. Kowalski
    Czasopismo:
    IET Electric Power Applications (rok: 2021, tom: 15, strony: 932-946), Wydawca: IET
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1049/elp2.12066 - link do publikacji
  9. Effectiveness of selected neural network structures based on axial flux analysis in stator and rotor winding incipient fault detection of inverter-fed induction motors IF: 2,707
    Autorzy:
    Maciej Skowron, Marcin Wolkiewicz, Teresa Orłowska-Kowalska, Czesław T. Kowalski
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2019, tom: vol. 12, strony: no. 12, art. 2392, s. 1-20), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en12122392 - link do publikacji
  10. Stator winding fault diagnosis of induction motor operating under the field-oriented control with convolutional neural networks IF: 1,361
    Autorzy:
    Maciej Skowron,Marcin Wolkiewicz, Grzegorz Tarchała
    Czasopismo:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences (rok: 2020, tom: 68, no.5, strony: 1039-1048), Wydawca: Polish Academy of Sciences
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.24425/bpasts.2020.134660 - link do publikacji
  11. Application of self-organizing neural networks to electrical fault classification in induction motors IF: 2,217
    Autorzy:
    Maciej Skowron, Marcin Wolkiewicz, Teresa Orłowska-Kowalska, Czesław T. Kowalski
    Czasopismo:
    Applied Sciences (rok: 2019, tom: vol. 9, strony: no. 4, art. 616, s. 1-22), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/app9040616 - link do publikacji
  12. The Application of the Bispectrum Analysis to Detect the Rotor Unbalance of the Induction Motor Supplied by the Mains and Frequency Converter IF: 2,702
    Autorzy:
    Paweł Ewert
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2020, tom: 13, 3009, strony: 44579), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en13113009 - link do publikacji
  13. Stator winding fault detection of Permanent Magnet Synchronous Motor based on the spectral and bispectrum analysis IF: 1,662
    Autorzy:
    Przemyslaw Pietrzak, Marcin Wolkiewicz
    Czasopismo:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences (rok: 2021, tom: brak, strony: brak), Wydawca: Polish Academy of Sciences
    Status:
    Złożona
    Doi:
    brak - link do publikacji
  14. Analysis of the Impact of Stator Inter-Turn Short Circuits on PMSM Drive with Scalar and Vector Control IF: 2,702
    Autorzy:
    Mateusz Krzysztofiak, Maciej Skowron and Teresa Orlowska-Kowalska
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2021, tom: 14, 153, strony: 44581), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en14010153 - link do publikacji
  15. Comparison of Selected Methods for the Stator Winding Condition Monitoring of a PMSM Using the Stator Phase Currents IF: 3,004
    Autorzy:
    Przemysław Pietrzak, Marcin Wolkiewicz
    Czasopismo:
    Energies (rok: 2021, tom: 14, art. 1630., strony: 44584), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/en14061630 - link do publikacji
  16. Effectiveness Analysis of Rolling Bearing Fault Detectors Based On Self-Organizing Kohonen Neural Network – A Case Study of PMSM Drive
    Autorzy:
    Kamila Jankowska, Paweł Ewert
    Czasopismo:
    Power Electronics and Drives (rok: 2021, tom: vol. 6 (41), strony: 100-112), Wydawca: Sciendo
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.2478/pead-2021-0008 - link do publikacji
  17. Efficiency of Cascaded Neural Networks in Detecting Initial Damage to Induction Motor Electric Windings IF: 2,412
    Autorzy:
    Skowron Maciej, Orłowska-Kowalska Teresa
    Czasopismo:
    Electronics (rok: 2020, tom: 9, 1314, strony: 44581), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/electronics9081314 - link do publikacji

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy