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Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 35/1 - 2018  - pp.7-21  - doi:10.3166/ts.35.7-21
TITRE
Méthode de Diagnostic automatique pour un Défaut de Commutateur ouvert dans un Conditionneur de Qualité d’Alimentation unifié basé sur un Réseau neuronal artificiel

TITLE
An automatic diagnosis method for an open switch fault in unified power quality conditioner based on artificial neural

RÉSUMÉ

Le compensateur de qualitéde l'alimentation unifié(UPQC) est l'une des meilleures solutions utilisées dans l'industrie pour atténuer les problèmes de qualitéde l'alimentation liés àla tension et au courant. Une défaillance de l'UPQC peut affecter la ligne électrique et générer une défaut difficilement détectable en raison de son architecture spécifique. Par conséquent, une technique de traitement du signal est nécessaire pour détecter et localiser les dommages. La technique utilisée doit atteindre trois objectifs. Le premier est d’identifier l’onduleur endommagé. Le second est de localiser la branche affectée et le dernier est de détecter le commutateur défaillant. Un outil automatique basésur le Réseau neuronal artificiel (ANN) est utilisépour identifier et localiser le commutateur défectueux. Les caractéristiques extraites du domaine temporel et du domaine fréquentiel servent àformer et àtester le modèle de classificateur ANN.



ABSTRACT

The unified power quality compensator (UPQC) is a one of the best solutions used in industry to mitigate both voltage- and current-based power quality problems. Fail in UPQC can affect the power line and generate a hardly detectable fault due to its specific architecture. Therefore, a signal processing technique is required to detect and localize the damage. The technique used must reach three goals. The first one, identify the damaged inverter. Second one localizes which leg is affected and the last one detects the failed switch. An automatic tool based on Artificial Neural Network (ANN) is applied to identify and localize the faulty switch. The features extracted from time and frequency domain are used to train and test the ANN classifier model.



AUTEUR(S)
TABBAKH MOSTEFA, BENSLIMANE TARAK, GLAOUI HACHEMI

MOTS-CLÉS
UPQC, filtre de l’Alimentation électrique active, ANN, détection de défaut, défaut de commutateur ouvert, FFT, asymétrie.

KEYWORDS
UPQC, active power filter, ANN, fault detection, open switch fault, FFT, skewness

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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