Machine Learning Methods for Induction Motor Fault Detection: Shallow and Deep Learning Comparison
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2024-01-22
Department
Major/Subject
Electrical Power and Energy Engineering
Mcode
ELEC3024
Degree programme
AEE - Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering (TS2013)
Language
en
Pages
59 + 3
Series
Abstract
Induction machines are widely used as a driver in many industrial applications in the form of motors, converting electricity back to mechanical energy. Induction motors play a key role in industry, driving lifts, conveyors, pumps and many other types of machinery. Therefore, maintaining the induction motors in working conditions is of utmost importance to avoid financial losses and possibly dangerous situations due to motor faults. Many conventional methods, reliant on analysing motor current signals and performance characteristics, have been utilized for fault detection. These methods can be effective in detecting common faults in induction motors and are often employed as part of routine maintenance or troubleshooting processes. However, they may require expertise and experience to interpret the results accurately, and some faults may be challenging to detect without the aid of advanced diagnostic tools. That is where machine learning models excel, enhancing the overall fault detection capability and providing a comprehensive motor health assessment in an online mode without the need for an expert to interpret the output. Since the rise of machine learning popularity, numerous works have proposed various models for motor fault detection. The accuracy of the model prediction was sufficient to deploy the models to the production level in industry. Yet, existing papers rarely offer an in-depth investigation of the factors that affect the model prediction accuracy, such as feature creation or model hyperparameters. Therefore, this thesis aims to identify the most suitable model for induction motor broken bar fault detection among classic, or shallow, and deep learning methods, while explaining machine learning model hyperparameters and feature creation process. This thesis provides an overview of machine learning methods for motor fault detection with a development roadmap for such a method for the broken rotor bar fault. Also, a comparison between shallow and deep learning is given, highlighting the possible causes for the prediction accuracy results. The created features for the model training are evaluated, using permutation importance and Shapley additive explanation values. Concluding the work, results will be discussed, offering the insights learnt throughout the research.Oikosulkukoneita käytetään maailmanlaajuisesti sähkömekaanisen energian konverttereina ja myös käyttökoneistona erilaisissa teollisuuksissa oikosulkumoottoreina, jotka muuttavat sähköenergiaa takaisin mekaaniseksi energiaksi. Oikosulkumoottorilla on tärkeä rooli teollisuudessa, sillä niitä käytetään esimerkiksi pumpuissa, kuljettimissa, kaivinkoneissa ja muissa kriittisissä koneistoissa. Tämän takia moottorin kunnossapito ja kunnonvalvonta ovat perustavan tärkeitä toimia rahallisten tappioiden ja infrastruktuurin menettämisen välttämistä varten. Monet perinteiset moottorien kunnonvalvonnan menetelmät, joita nykyään käytetään teollisuudessa, hyödyntävät sähkövirran spektrianalyysia vikojen havaitsemiseen. Nämä menetelmät riittävät tavallisten moottorin vikojen havaitsemiseen ja niitä käytetään usein vianhaussa. Näiden menetelmien tulosten ymmärtämistä varten tarvitaan kuitenkin ammattilaista, joka osaa tulkita niitä. Onneksi nykyiset koneoppimisen menetelmät voivat antaa tuloksia heti. Näin koneoppimisen käyttäminen helpottaa vianhakua paljon. Koneoppimista hyödyntävät menetelmät ovat jo tarpeeksi tarkkoja niiden käyttämiseksi teollisuudessa, ja aihetta onkin tutkittu runsaasti. Melko vähän on kuitenkin keskityttykoneoppimisien mallien rakenteisiin ja parametrien asettamiseen. Tässä diplomityössä klassikko- ja syväoppimisen malleja vertaillaan vian havaitsemiseen, kun roottorin sauva on katkennut. Työn tavoitteena on selvittää toimivin malli SVM:n, GBM:n ja MLP:n koneoppimisalgoritmien joukossa. Lisäksi työssä kuvataan edellä mainittujen algoritmien kehittämisprosessia.Description
Supervisor
Belahcen, AnouarThesis advisor
Md, BillahKeywords
machine learning, induction motor, fault detection, deep learning, broken rotor bar