- -

Localized Bearing Fault Analysis for Different Induction Machine Start-Up Modes via Vibration Time Frequency Envelope Spectrum

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Localized Bearing Fault Analysis for Different Induction Machine Start-Up Modes via Vibration Time Frequency Envelope Spectrum

Mostrar el registro completo del ítem

Ruiz-Sarrió, JE.; Antonino-Daviu, J.; Martis, C. (2024). Localized Bearing Fault Analysis for Different Induction Machine Start-Up Modes via Vibration Time Frequency Envelope Spectrum. Sensors. 24(21). https://doi.org/10.3390/s24216935

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/211737

Ficheros en el ítem

Metadatos del ítem

Título: Localized Bearing Fault Analysis for Different Induction Machine Start-Up Modes via Vibration Time Frequency Envelope Spectrum
Autor: Ruiz-Sarrió, José Enrique Antonino-Daviu, J. Martis, Claudia
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Bearings are the most vulnerable component in low-voltage induction motors from a maintenance standpoint. Vibration monitoring is the benchmark technique for identifying mechanical faults in rotating machinery, including ...[+]
Palabras clave: AC machines , Vibration , Bearing , Fault diagnosis
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Sensors. (eissn: 1424-8220 )
DOI: 10.3390/s24216935
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/s24216935
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2021-122343OB-I00/ES/SENSORES INTELIGENTES BASADOS EN EL ANALISIS AVANZADO DE CORRIENTES Y FLUJO DE DISPERSION PARA LA MONITORIZACION FIABLE DE LA CONDICION DE MOTORES ELECTRICOS/
info:eu-repo/grantAgreement/EC/HE/101079242/EU/NETWORK OF EXCELLENCE IN DIGITAL TECHNOLOGIES AND AI SOLUTIONS FOR ELECTROMECHANICAL AND POWER SYSTEMS APPLICATIONS/
Agradecimientos:
This research was funded in part by the European Commission (HORIZON program) within the context of the DITARTIS Project ( Network of Excellence in Digital Technologies and AI Solutions for Electromechanical and Power ...[+]
Tipo: Artículo

recommendations

 

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem