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A Fault Analysis Method for Three-Phase Induction Motors Based on Spiking Neural P Systems
Complexity ( IF 2.462 ) Pub Date : 2021-01-13 , DOI: 10.1155/2021/2087027
Zhu Huang; Tao Wang; Wei Liu; Luis Valencia-Cabrera; Mario J. Pérez-Jiménez; Pengpeng Li

The fault prediction and abductive fault diagnosis of three-phase induction motors are of great importance for improving their working safety, reliability, and economy; however, it is difficult to succeed in solving these issues. This paper proposes a fault analysis method of motors based on modified fuzzy reasoning spiking neural P systems with real numbers (rMFRSNPSs) for fault prediction and abductive fault diagnosis. To achieve this goal, fault fuzzy production rules of three-phase induction motors are first proposed. Then, the rMFRSNPS is presented to model the rules, which provides an intuitive way for modelling the motors. Moreover, to realize the parallel data computing and information reasoning in the fault prediction and diagnosis process, three reasoning algorithms for the rMFRSNPS are proposed: the pulse value reasoning algorithm, the forward fault prediction reasoning algorithm, and the backward abductive fault diagnosis reasoning algorithm. Finally, some case studies are given, in order to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method.

中文翻译:

基于尖峰神经P系统的三相感应电动机故障分析方法

三相感应电动机的故障预测和诱发故障诊断对提高其工作安全性,可靠性和经济性具有重要意义。但是,要解决这些问题很难成功。提出了一种基于改进的带实数模糊推理尖峰神经P系统(rMFRSNPSs)的电动机故障分析方法,用于故障预测和归纳故障诊断。为了达到这个目的,首先提出了三相感应电动机的故障模糊产生规则。然后,提出了rMFRSNPS来对规则进行建模,这为电动机建模提供了一种直观的方法。此外,为了在故障预测和诊断过程中实现并行数据计算和信息推理,提出了三种针对rMFRSNPS的推理算法:脉冲值推理算法,前向故障预测推理算法和后向诱发性故障诊断推理算法。最后,给出了一些案例研究,以验证该方法的可行性和有效性。
更新日期:2021-01-13
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