Diagnostyka silnika obcowzbudnego prądu stałego oparta na analizie i rozpoznawaniu sygnałów z zastosowaniem FFT i klasyfikatora Bayesa

W pracy przedstawiono wyniki badań diagnostycznych silnika obcowzbudnego prądu stałego. Zastosowano w diagnostyce metodę analizy opartą na szybkiej transformacie Fouriera (FFT) i metodę rozpoznawania wykorzystującą klasyfikator Bayesa. W procesie uczenia wyznaczano zbiór najistotniejszych częstotliwości, dla których różnice odpowiadających sygnałów w dwóch stanach silnika są największe. W procesie identyfikacji rozpoznawano trzy kategorie sygnałów: stan bez uszkodzenia, stan przerwy zezwojów wirnika i stan zwarcia zezwojów wirnika.

---

In the work results of diagnostic investigations of separately excited dc motor were presented. In diagnostics were applied a Fourier analysis method basing on fast Fourier transform (FFT) and a recognition method using Bayes classifier. In training process a set of the most important frequencies has been determined for which differences of corresponding signals in two states are the largest. Three categories of signals have been recognized in identification process: faultless state, state of breaking the rotor coils and state of shorting the rotor coils.