ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) VÀ IoT ĐỂ XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ CHẨN ĐOÁN LỖI ĐỘNG CƠ ĐIỆN=APPLY ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) AND THE INTERNET OF THINGS (IoT) FOR MONITORING AND DIAGNOSING ELECTRICAL ENGINE FAULTS

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Bá Quang Huy Đỗ, Vũ Thắng Nguyễn, Văn Nam Phạm, Trọng Chưởng Trịnh

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học & Công nghệ - Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, 2024

Mô tả vật lý: tr.68

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 480127

Thêm vào giỏ

Bài báo này tập trung vào ứng dụng các mạng trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet of Things (IoT) trong việc giám sát và chẩn đoán các lỗi của động cơ điện, với mục tiêu tối ưu hóa quá trình quản lý và bảo trì hệ thống điện, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp như sản xuất, vận tải, và năng lượng. Bài báo nhấn mạnh vào khả năng áp dụng AI và IoT để thực hiện giám sát và chẩn đoán lỗi tự động. Tín hiệu chính được sử dụng là độ rung và nhiệt độ trên vỏ động cơ và bằng cách kết hợp thông tin từ các cảm biến này, hệ thống AI có khả năng phát hiện và cảnh báo về các vấn đề tiềm ẩn hoặc các tình trạng mà không thể được nhận biết thông qua phương pháp kiểm tra truyền thống. Ngoài ra, bài báo cũng thử nghiệm 03 mô hình máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) phổ biến là YOLO (You Only Look Once), SVM (Support Vector Machine) và ResNet (Residual Neural Network) để kiểm tra độ chính xác dự trên một bộ sơ cở dữ liệu tự xây dựng. Điều này giúp đánh giá hiệu suất của các mô hình này trong việc nhận dạng và phân loại các tình trạng lỗi của động cơ điện.This paper focuses on the application of artificial intelligence (AI) and Internet of Things (IoT) in monitoring and diagnosing faults in electric motors, aiming to optimize the management and maintenance processes of electrical systems, especially in industries such as manufacturing, transportation, and energy. The article emphasizes the capability of AI and IoT in automating fault monitoring and diagnosis. The main signals utilized are vibration and temperature on the motor casing, and by integrating information from these sensors, the AI system can detect and alert to potential issues or conditions that may not be identifiable through traditional testing methods. Additionally, the paper tests three popular machine learning and AI models - YOLO (You Only Look Once), SVM (Support Vector Machine), and ResNet (Residual Neural Network) - to evaluate their accuracy based on a custom-built dataset. This helps assess the performance of these models in identifying and classifying fault conditions in electric motors.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR