Hiện nay, việc sử dụng ngày càng nhiều máy điện và bộ truyền động điện trong các ứng dụng quan trọng hơn đã thúc đẩy nghiên cứu về giám sát tình trạng và khả năng chịu lỗi. Việc giám sát tình trạng của máy điện có tác động rất quan trọng trong lĩnh vực bảo trì hệ thống điện, chủ yếu vì các chức năng tiềm năng của nó là dự đoán sự cố, xác định lỗi và ước tính độ tin cậy động. Việc chẩn đoán lỗi của máy điện và bộ truyền động đã nhận được rất nhiều sự quan tâm do lợi ích của nó trong việc giảm chi phí bảo trì, ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động đột xuất và trong nhiều trường hợp, ngăn ngừa tác hại và gián đoạn sự cố. Thiết kế có khả năng chịu lỗi cung cấp giải pháp kết hợp các điều kiện xảy ra lỗi, các công cụ phát hiện lỗi và định vị cũng như cấu hình lại các tính năng điều khiển. Mặt khác, những tiến bộ gần đây trong công nghệ thông minh sử dụng trí tuệ nhân tạo và khả năng học máy tiên tiến mang đến những quan điểm mới về chẩn đoán lỗi có ý nghĩa và kiểm soát khả năng chịu lỗi. Những tiến bộ vượt trội này nâng cao hiệu suất giám sát tình trạng và có tiềm năng đáng kể trong việc phát hiện lỗi của máy móc và thiết bị điện. Lần tái bản này thu thập các thành tựu nghiên cứu và công nghệ liên quan đến các chủ đề sau: chiến lược kiểm soát mạnh mẽ; phát hiện và chẩn đoán lỗi; kiểm soát khả năng chịu lỗi; và trí tuệ nhân tạo (AI) và các kỹ thuật học máy để điều khiển, chẩn đoán lỗi và điều khiển dung sai cho máy móc và thiết bị điện.

Abstract:

At present, the growing use of electric machines and drives in more critical applications has driven research on condition monitoring and fault tolerance. The condition monitoring of electrical machines has a very important impact in the field of electrical systems maintenance, mainly for its potential functions of failure prediction, fault identification, and dynamic reliability estimation. The fault diagnosis of electrical machines and drives has received a great deal of attention due to its benefits in maintenance cost reduction, unscheduled downtime prevention, and, in many cases, harm prevention and failure disruption. Fault-tolerant design provides a solution combining fault occurrence conditions, failure detection and location tools, and the reconfiguration of control features. On the other hand, recent advancements in smart technology using artificial intelligence and advanced machine learning capabilities provide new perspectives for meaningful fault diagnostics and fault-tolerant control. These outstanding advancements enhance the performance of condition monitoring and have significant potential for the fault detection of electrical machines and devices. This reprint collected research and technological achievements related to the following topics: robust control strategies; failure detection and diagnosis; fault-tolerant control; and artificial intelligence (AI) and machine learning techniques for control, fault diagnosis, and tolerant control of electrical machines and devices.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Moussa Boukhnifer, Larbi Djilali
Thông tin nhan đề:	Modeling, Control and Diagnosis of Electrical Machines and Devices
Nhà xuất bản:	MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Điện
Bản quyền:	https://creativecommons.org/share-your-work/use-remix/cc-licenses/#by-nc-nd
Nguồn gốc:	https://www.mdpi.com/books/reprint/9365-modeling-control-and-diagnosis-of-electrical-machines-and-devices
Mô tả vật lý:	210p.
Năm xuất bản:	2024