I nte rna t io na l J o urna l o f   Appl ied P o wer   E ng i neer ing   ( I J AP E )   Vo l.  14 ,   No .   2 J u n e   20 25 ,   p p .   300 ~ 3 0 7   I SS N:  2252 - 8 7 9 2 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijap e . v 14 . i 2 . pp 300 - 307           300     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : // ija p e. ia esco r e. co m/   Fault diag no sis  of  electric mo tors  u sing  vibra tion sig na l ana ly sis       M a nd ee Sin g h 1 ,   T ej i nd er   S ing h Sa g g u 2 ,   Arv ind   Dhin g r a 3   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   a n d   I n st r u m e n t a t i o n   E n g i n e e r i n g ,   Th a p a r   I n st i t u t e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   P a t i a l a ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   P u n j a b   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h a n d i g a r h ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   G u r u   N a n a k   D e v   En g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   L u d h i a n a ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   6 ,   2 0 2 3   R ev is ed   J u l 2 1 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   No v   2 8 ,   2 0 2 4       In   in d u strial  a p p li c a ti o n s ,   e sp e c ially   i n   m a n u fa c tu ri n g   e n v ir o n m e n t s,  e lec tri c   m o to rs  a re   e m p lo y e d   p ra c ti c a ll y   e v e ry wh e re .   Th e y   a re   n e c e ss a ry   fo m a n y   d iffere n se c to rs,  wh ic h   c a n   so m e ti m e m a k e   it   c h a ll e n g i n g   t o   p re v e n t   m a lfu n c ti o n a n d   k e e p   t h e m   o p e ra ti n g   a th e ir  b e st.  Nu m e ro u d e fe c ts  c a n   a ffe c h o we ll   t h e y   w o rk ,   b u b e a rin g - re late d   e rro rs  a re   t h e   m o st   fre q u e n t   re a so n fo m o to fa il u re s.  T h is  re se a rc h   u se tem p o ra a n d   fre q u e n c y   d o m a in   a n a ly sis  o v i b ra ti o n   sig n a ls  to   id e n ti f y   m o to fa u lt s.  p u b li c   d o m a in   d a tab a se   h a b e e n   u se d   f o r   th e   in v e stig a ti o n   a n d   a n a ly sis .   T h e   fi n d in g s   sh o w   th a e lec tri c   m o to p r o b lem s,  i n c lu d i n g   in n e ra c e wa y ,   o u ter  ra c e wa y ,   a n d   ro ll in g   e lem e n fa u lt ,   c a n   b e   id e n ti fied   a n d   d ia g n o se d   u si n g   t h e   ti m e   a n d   fre q u e n c y   d o m a in   fe a tu re e x t ra c ted   fro m   t h e   v ib ra ti o n   sig n a ls.  T h e ffe c ti v e n e ss   o th e   p ro p o se d   tec h n i q u e   is  sh o w n   b y   c o m p a rin g   it   with   b o t h   th e   ti m e   d o m a in   a n d   fre q u e n c y   d o m a in   tec h n iq u e s.  Th e   a c c u ra c y   o t h e   t ime   d o m a in   a n d   fre q u e n c y   d o m a in   te c h n iq u e is  8 5 . 4 %   a n d   9 1 . 6 %   re s p e c ti v e ly .   Ho we v e r,   t h e   p r o p o se d   h y b ri d   tec h n i q u e   h a a   fa r   b e tt e r   a c c u ra c y   o f   9 5 . 8 %   a s   c o m p a re d   to   th e   tw o   tec h n iq u e s.   K ey w o r d s :   B ea r in g   f au lts   E lectr ic  m o to r s   Fre q u en cy   d o m ain   an aly s is   T im d o m ain   a n aly s is   Vib r atio n   s ig n als   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   T ejin d er   Sin g h   Sag g u   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   Pu n jab   E n g in ee r in g   C o lleg e   Vid y Path ,   Secto r   1 2 ,   C h an d i g ar h ,   I n d ia   E m ail:  s ag g u tejin d er @ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   Vib r atio n   s p ec tr u m   an aly s is   is   m eth o d   th at  h elp s   in   th d et ec tio n   an d   d iag n o s is   o f   f au lts   in   elec tr ic  m o to r s .   T h b ea r in g - r elate d   f a u lts   ar am o n g   th m o s co m m o n   f au lts   f o u n d   in   elec tr ic  m o to r s .   I n   th is   s tu d y ,   tim d o m ain   s tatis tical  f ea tu r es  s u ch   as  s tan d ar d   d ev iatio n ,   r o o m ea n   s q u ar e   v alu e ,   k u r to s is ,   clea r an ce   f ac to r ,   s h ap f ac to r ,   im p u ls f ac to r ,   p ea k   v alu e ,   an d   cr est  f ac to r   we r ex tr ac ted   to   d etec an y   b ea r in g   f a u lt.  W h er ea s ,   in   th f r e q u en c y   d o m ain ,   ce p s tr u m   an aly s is   o f   th e   v ib r at io n   s ig n al  was  d o n to   d etec an d   d iag n o s th e   ex is ten ce   o f   an y   b ea r in g   f a u lt.   I o r g u lescu   et  a l.   [ 1 ]   u s ed   th f ast  Fo u r ier   tr an s f o r m   ( FF T )   o f   v ib r atio n   s ig n als  to   d etec m o to r   f au lts .   T h ey   p r esen ted   co m p ar is o n   b etwe en   th am p litu d es  o f   s p ec tr u m s   u n d er   d if f er en o p er atin g   co n d itio n s .   Ho wev er ,   th ey   d id   n o s p ec if y   th ty p o f   f a u lt  p r esen t.  C h au d h a r et  a l.   [ 2 ]   p r o p o s ed   t h at  wav elet  an aly s is   p r o v id es m o r p r o m in en t a m p litu d es o f   f au lt f r eq u en cies a s   co m p ar ed   t o   FF T .   Sh r iv astav an d   W ad h wan i   [ 3 ]   u s ed   tim f ea tu r es  to   d is tin g u is h   b ea r in g   co n d itio n s .   Ág o s to n   [ 4 ]   o b s er v e d   th at   p h ase   an d   a m p litu d m o n ito r in g   o f   v ib r atio n   s ig n als  ca n   id en tify   f au lt;  h o wev er ,   th is   ap p r o ac h   ca n n o d etec th f au lt  lo ca tio n .   Ko r k u et  a l.   [ 5 ]   p r ed icted   th s ev er ity   lev el  o f   im b alan ce   in   t h r o to r   u s in g   v ib r atio n   s ig n al s .   Sti ll,  th an aly s is   was  lim ited   to   f ew   f ea tu r e s ,   i.e . ,   r o o m ea n   s q u ar e   v al u e,   cr est  f ac to r ,   a n d   a m p litu d o f   th s p ec tr u m .   Ma  et  a l.   [ 6 ]   p r esen ted   f a u lt  d etec tio n   o f   b ea r in g   b ased   o n   wav elet  p ac k et - ce p s tr u m ;   h o wev er ,   th ey   o n ly   co n f in ed   th s tu d y   to   th b ea r i n g s   o u ter   r in g   f ailu r e.   R au b er   e t a l.   [ 7 ]   p r esen ted   p er f o r m an ce   s co r es b ased   o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       F a u lt d ia g n o s is   o f e lectric m o to r s   u s in g   vib r a tio n   s ig n a a n a lysi s   ( Ma n d ee p   S in g h )   301   d if f er en t   m ac h in e - lear n in g   v i b r atio n   s ig n al  alg o r ith m s .   T h ey   co m p ar ed   f o u r   d is tin ct  s ets  o f   class if ier s   to   v alid ate  th eir   r esu lts .   Alam eh   et  a l.  [ 8 ]   p r o p o s ed   f au lt  d et ec tio n   tech n iq u b ased   o n   v ib r atio n   s ig n als  f o r   a   p er m an en t   m ag n et  s y n c h r o n o u s   m ac h in e.   Var io u s   s im u latio n s   h av e   b ee n   p er f o r m ed ,   an d   f in ally ,   f o r   f au lt   d etec tio n ,   g lo b al  d iag n o s is   a p p r o ac h   is   p r esen ted .   Yak h n et  a l.  [ 9 ]   p r esen ted   th co n d iti o n   m o n ito r i n g   o f   th e   in d u ctio n   m o to r   u s in g   th e   tr a n s ien m o to r   cu r r en t   s ig n atu r es  m eth o d   an d   elab o r ated   o n   th f au lt  ty p a n d   lo ca tio n   in   o r d er   to   d iag n o s th em   q u ick ly .   T h r esu lts   h av b ee n   co m p a r ed   u s in g   two   d if f e r en tech n iq u es,  i.e .   Ad ap tiv o b s er v er   a n d   Ad ap ti v n o tc h   f ilter in g .   Alam eh   et  a l.   [ 1 0 ]   also   p r esen ted   o n v ib r a tio n   f au lt   d iag n o s is   tech n iq u in   th ca s o f   B L DC   m o to r   u s in g   MA T L AB   Si m u lin k .   T h d i f f er en s ce n ar io s   o f   v ib r atio n s   h av e   s h o wn   th at   wh ich   th e   s p ac h a r m o n ics  ar ex t r ac ted   u n d er   d if f er en f a u lt  co n d itio n s .   T h e   r e s u lts   a r e   t h e n   test e d   o n   tw o   d if f e r e n t   s ets   o f   n o is y   s im u la te d   d at u n d e r   d if f e r en m ac h i n e   c o n d i ti o n s .   D el g a d o - Ar r e d o n d o   et   a l .   [ 1 1 ]   p r esen ted   a   f au lt  d etec tio n   tec h n iq u e   b y   an aly zin g   ac o u s tic  s o u n d   a n d   v ib r atio n   s ig n als  f o r   d etec tin g   v ar i o u s   f au lts   in   th e   ca s o f   in d u ctio n   m o to r s   u n d er   s tead y - s tate  co n d itio n s .   Z h an g   et  a l.   [ 1 2 ]   an aly ze d   th e   f au lts   o f   p er m an en m ag n et  m o to r s   an d   p r esen ted   d e f au lt  id en tific ati o n   m eth o d   u s in g   th r esid u al  c o n v o lu ti o n al  n e u r al   n etwo r k   ( R C C N N)   m o d el.   T h ac cu r ac y   o f   th m o d el  is   v e r if ied   u s in g   th R C C NN  m o d el,   wh ich   im p r o v es   th ac cu r ac y   o f   th p er m a n e n m ag n etic   m o to r   b y   1 3 . 1 %.   Niu   et  a l.   [ 1 3 ]   p r esen ted   a   m o to r - b ea r in g   f au lt  d iag n o s is   ap p r o ac h   u n d er   v ar i ab le  s p ee d   co n d itio n s   u s in g   o r d er   an aly s is .   T h ef f icien cy   a n d   ef f ec tiv en ess   o f   th o r d er   a n aly s is   h av b ee n   v er if ied   o n   a   B L DC   m o to r   s et - u p .   Par k   et  a l.   [ 1 4 ]   p r o p o s ed   a   n o v el  h ea lth   cu r r en t   r esid u m ap   f o r   th f a u lt  d iag n o s is   o f   p er m an en m ag n et  s y n ch r o n o u s   m o t o r .   T h e x p er i m en tal  v alid atio n   o f   th is   r esid u m ap   was  d em o n s tr ated   u n d er   d if f er en t   lo ad   to r q u an d   v a r iab le  s p ee d   co n d itio n s .   Ga n g s ar   a n d   T iwar [ 1 5 ]   a n aly ze d   t h v ib r atio n   an d   c u r r e n s ig n als  f o r   v ar io u s   f au lt  c o n d itio n s   in   t h ca s o f   in d u cti o n   m o to r s   u s in g   o th e r   ar tific ial  in tellig en ce   m eth o d s .   Glo wac [ 1 6 ]   p r o p o s ed   f a u lt  id en tific a tio n   m eth o d   f o r   th e   an aly s is   o f   th er m al  im ag e s   o f   s in g le - p h ase  in d u ctio n   m o to r s   an d   co m m u tato r   m o to r s .   Di f f er en tech n iq u es   wer p r o p o s ed ,   an d   th r esu lt s   wer co m p ar ed   u n d e r   o th er   f au lt  co n d itio n s .   B ed id et  a l.   [ 1 7 ]   co m p ar ed   two   d if f er en a p p r o ac h es  o f   a n   in d u ctio n   m o to r   u n d e r   d if f e r en t   f au lty   co n d itio n s   to   a n aly ze   th h ar m o n ics  an d   to r q u e   r ip p les.   No u s s aib an d   Ab d elaz iz  [ 1 8 ]   an aly ze d   th e   u n b alan ce d   s u p p l y   v o ltag e f f e ct  u s in g   ANN  b ased   alg o r ith m .   T h r esu lts   h av b e en   s h o wn   b y   b o t h   s im u latio n s   as  well  a s   h ar d war e.   W an g   et  a l .   [ 1 9 ]   d etec ted   th e   g ea r s   f au lt  o f   in d u ctio n   m o to r   b y   u s in g   d if f e r en AI   tech n iq u es.  T h r esu lts   h av b ee n   s h o wn   u s in g   tim d o m ain   an aly s is   an d   l u m p ed   p a r am ete r   m o d els.  Similar   an al y s is   o f   in d u ctio n   m o to r   f au lts   h as  b e en   s h o wn   b y   u s in g   d if f er en t A I   tech n iq u es a s   p r esen ted   in   [ 2 0 ] ,   [ 2 1 ] .   Fro m   th e   av ailab le  liter atu r e,   i t h as b ee n   o b s er v ed   th at  f a u lts   in   m o to r s   h av b ee n   ex p licitl y   d etec ted .   Sti ll,  th er ar r esear ch   g ap s   l ik th i n ab ilit y   to   lo ca te  th e   t y p o f   f a u lt  p r esen o r   r estrict in g   th e   an aly s is   to   o b s er v th am p litu d d if f er en ce   o f   v ib r atio n   s p ec tr u n d er   n o r m al  an d   f au lty   co n d itio n s .   I n   th is   p ap er ,   au th o r s   h av tr ied   t o   d etec th f au lts   u s in g   tim d o m ain   an aly s is ,   a n d   th en   th lo ca tio n   o f   th f a u lt  is   o b tain ed   u s in g   ce p s tr u m   an aly s is   o f   v ib r atio n   d ata.   T h is   p r o v id es  an   ef f icien m eth o d   to   f in d   th f a u lt  lo ca tio n   an d   r ec tify   it  to   r ed u ce   th m ac h in e' s   d o wn tim e.       2.   NO T AT I O N   T h er ar s o m cr itical  p ar am eter s   u s ed   th r o u g h o u th is   p a p er ,   wh ich   ar o u tlin ed   to   en s u r clar ity   an d   c o n s is ten cy .   T h b ea r in g   b all  d iam eter   in f lu e n ce s   lo ad   ca p ac ity ,   wh ile   th p itch   d iam eter   d ef i n es  th e   p ath   o f   r o llin g   elem en ts   d u r in g   r o t atio n ,   af f ec tin g   k i n em atics  an d   lo ad   d is tr ib u tio n .   T h c o n ta ct  an g le  d eter m in es  th d ir ec tio n   o f   f o r ce s   b etwe en   th e   r o llin g   elem e n ts   an d   r ac ewa y s ,   im p ac tin g   ax ial   an d   r a d ial  lo ad   h an d lin g .   T h n u m b e r   o f   r o llin g   elem en ts   af f ec ts   s tab ilit y   an d   lo ad   ca p ac ity ,   an d   th r o tati o n   s p ee d   in f lu en ce s   wea r   an d   lu b r icatio n .   B ea r in g   s ize  is   d e f in ed   b y   its   wid th ,   i n n er   d iam eter ,   an d   o u ter   d iam eter ,   with   p itch   d iam eter   an d   co n tact  an g le  p la y in g   k ey   r o les in   lo ad   d y n am ics an d   o v er all   p er f o r m an ce .   T h k e y   n o tatio n s   u s ed   th r o u g h o u t   th p ap e r   ar e:    is   b ea r in g   b all  d iam eter   is   p itch   d iam eter   is   th co n tact  an g le  o f   th r o llin g   elem en t;    is   th n u m b er   o f   r o llin g   elem e n ts ; a n d     is   th r o tatio n   s p ee d .   T h b ea r in g   s ize  is   u s u ally   ca lc u lated   b y   id en tify in g   th r ee   p ar am eter s :   wid th ,   in n er   d iam eter ,   an d   o u ter   d iam eter .   Pit ch   d iam eter   r ef er s   to   th cir cle  d iam eter   th r o u g h   wh ich   th ce n ter   p o in t o f   b all  tr av els wh en   th b ea r in g   r o tates.  T h co n tact  a n g le  o f   r o llin g   elem en t ,   s u c h   as  b all  b ea r in g ,   is   th lin e   o f   co n tact  th r o u g h   wh ich   th r o llin g   elem en t tr ac es th ch an n els o f   t h ass em b ly   u n it.       3.   DATA B AS E   AND  M E T H O DO L O G Y   T h is   r esear ch   wo r k   u s es  th b all  b ea r in g   test   d ata  p r o v id e d   b y   C ase  W e s ter n   R eser v Un iv er s ity   B ea r in g   Data   C en tr e.   T h ex p er im en tal  ac ce ler atio n   d ata  o f   th 2   h p   elec tr ic  m o to r   wer e   r ec o r d ed   at  d if f er e n lo ca tio n s   ar o u n d   t h m ea r i n g s   o f   th e   m o to r .   At  th e   in n e r   r ac ewa y ,   o u ter   r ac ewa y ,   an d   r o ll in g   elem en t,   f au lts   h ad   b ee n   in tr o d u ce d   r an g in g   f r o m   0 . 0 0 7 - 0 . 0 4 0   in c h es  in   d ia m eter .   T h en   at  a   m o to r   s p ee d   r an g in g   f r o m   1 7 9 7 - 1 7 2 0   r p m   a n d   at  lo a d   o f   0 - 3   h p ,   t h r ein s tallatio n   o f   f au lted   b ea r in g s   was  d o n e   in to   t h is   test   m o to r ,   an d   ex p er im en tal  an aly s is   o f   v ib r a tio n   d ata  was o b tain ed   f r o m   th C ase  W e s ter n   Un iv er s ity   d ataset  [ 2 2 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  14 ,   No .   2 J u n e   20 25 :   30 0 - 30 7   302   3 . 1 .     T im do m a in a na ly s is   T h tim e   d o m ai n   v i b r atio n   s ig n als  wer o b tain ed   at  a   s am p lin g   f r eq u e n cy   o f   1 2 , 0 0 0   ( 1 2 k )   s am p les   p er   s ec o n d .   T h ese  s ig n als we r o b tain ed   f o r   d if f er en t   o p er ati n g   co n d itio n s   o f   v ar io u s   f a u lts   in   th e   m o to r   i.e .   a t   n o r m al  o p er atio n   as  well  as  w ith   in n er   r ac ewa y ,   o u te r   r ac e way ,   an d   r o llin g   elem e n f a u lts   in   th m o to r .   T h e   s tatis t ical  f ea tu r es  wer o b tai n ed   with   f au lt  d iam eter   o f   0 . 0 0 7   i n ch es,  at  n o   lo ad   an d   s p ee d   o f   1 7 9 7   r p m .   T h co m p lete  s tatis tical  f ea tu r es a r s h o wn   in   T ab le   1   [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ] .       T ab le  1 .   T im d o m ain   f ea tu r e s   ex tr ac ted   an d   t h eir   f o r m u lae   F e a t u r e   F o r mu l a   F e a t u r e   F o r mu l a   P e a k   v a l u e    ( )   S k e w n e ss   1 ( ) 3 = 1 ( S t a n dar d D e v i a t i o n ) 3   M e a n   ( )   1 = 1   C l e a r a n c e   f a c t o r   Pe a k V a lue ( 1 | | = 1 ) 2   S t a n d a r d   d e v i a t i o n   1 ( ) 2 = 1   K u r t o si s   1 ( ) 4 = 1 ( S t a n dar d D e v i a t i o n ) 4   R o o t   me a n   sq u a r e   ( R M S )   1 ( ) = 1 2   I mp u l se   f a c t o r   Pe a k V a lue 1 | | = 1   C r e st   f a c t o r   Pe a V a lue R M S   V a lue   S h a p e   f a c t o r   R M S   V a lue 1 | | = 1       3 . 2 .     F re qu ency   do ma in a na l y s is   ( ce ps t rum   a na ly s is )   A   ce p s tr u m   is   o b tain ed   b y   tak in g   th in v er s Fo u r ier   tr an s f o r m   o f   th lo g a r ith m   o f   s p ec tr u m ,   i.e .   ce p s tr u m   is   g iv en   b y   ( 1 ) .     1 {  | { [ ( ) ] } | }   ( 1 )     C ep s tr u m   h as  q u ef r e n cy   ( s ec )   as  th in d ep en d en v ar iab le,   w h ich   is   th e   r ec ip r o ca l   o f   f r e q u en cy   s p ac in g   i n   th e   o r ig in al  f r eq u e n cy   s p ec tr u m .   C ep s t r u m   a n al y s is   ca n   d et ec t   r ep ea t ed   p a tte r n s   in   s p e ct r u m ,   m ak in g   it   h e lp f u l   i n   d i f f er e n ti ati n g   v ar io u s   f a u lts   t h at   ar e   d if f i c u lt   t o   s e e   i n   t h e   d i f f er e n t   p r i m a r y   s p ec tr a.   T h e   p ea k s   in   th e   c ep s tr u m   p l o t   c an   b e   u s e d   t o   f in d   t h e   b e ar in g   f a u lt   p e ak s   i n   t h e   o r i g i n al   s p e ct r a .   Sig n if ican p ea k s   in   th ce p s tr u m   co r r esp o n d   to   p o s s ib le  f u n d a m en tal  b ea r in g   f r eq u en cies,  w h ich   ar g i v en   b y   th f o llo win g   ex p r ess io n s   [ 2 5 ] :     Fo r   in n er   r ac ewa y   d e f ec t,   (  ) 2 60 [ 1 + ( )  ]   ( 2 )     Fo r   o u ter   r ac ewa y   d e f ec t,   (  ) 2 60 [ 1 ( )  ]   ( 3 )     Fo r   r o llin g   elem e n t d ef ec t,    (  ) 60 { 1 [ ( )  ] 2 }   ( 4 )       4.   ANALY SI S   A ND  RE SU L T S   4 . 1 .     T im do m a in a na ly s is   r esu lt s   s ig n if ican d if f er e n ce   in   th e   m ag n it u d es  o f   e x tr ac ted   tim d o m ai n   f ea tu r es  was  o b s er v e d   b etwe e n   th v ib r atio n   s ig n al  r ec o r d ed   u n d er   n o r m al  o p e r atin g   co n d itio n s   an d   th o n es  with   b ea r in g   f au lts   in tr o d u ce d   in   th m o to r ,   w h ich   d ep icts   an   in cr ea s in   th e   v ib r atio n   s ig n al  am p litu d in   ca s o f   f au lty   b e ar in g s ,   as  s h o w n   in   Fig u r 1 .   Dif f e r en f ea tu r es  o f   th t im d o m ain   a n aly s is   h av b ee n   p r esen te d   in   ter m s   o f   s ix   d if f er e n t   p ar am eter s p ea k   v al u e,   k u r to s is ,   cr est  f ac to r ,   clea r an ce   f ac to r ,   im p u ls f ac to r ,   an d   s h a p e   f a cto r .   T h clea r a n ce   f ac to r   h as th h ig h est m ag n itu d in   th ca s o f   o u te r   r ac ewa y   f au lt ,   f o llo wed   b y   in n er   r ac e way   f au lt,  an d   th u s ,   th ese  ca n   b u s ed   to   d is tin g u is h   an   o u ter   r ac ewa y   f au lt  f r o m   o th er   o p er atin g   co n d itio n s .   T h cr est  f ac to r ,   clea r an ce   f ac to r ,   an d   im p u ls f ac to r ,   also   b ein g   l o west  in   ca s o f   r o llin g   elem en f au lt,  ca n   h elp   t o   id en tif y   it.   T h er ef o r e,   o n l y   tim e - d o m ain   a n aly s is   o f   v ib r atio n   d ata  h elp s   in   f au lt  d etec tio n   b u d o es  n o p r ec is ely   d iag n o s th f au lt   p r esen t.   T h e r ef o r e ,   b etter   clas s if icatio n   o f   f au lts   ca n   b e   ac h iev e d   u s in g   f r eq u en cy   d o m ai n   a n aly s is   o f   th v ib r atio n   s ig n al  af ter   th t im d o m ain   a n aly s is .   I ca n   b o b s er v ed   f r o m   Fig u r 1   th a th p ea k   v alu is   s ig n if ican tly   d if f er e n t f o r   n o r m al  o p er atio n s   v er s u s   in n er   r a ce way   f au lts   an d   o u ter   r ac ewa y   f au lts .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       F a u lt d ia g n o s is   o f e lectric m o to r s   u s in g   vib r a tio n   s ig n a a n a lysi s   ( Ma n d ee p   S in g h )   303       Fig u r 1 .   Statis tical  f ea tu r es e x tr ac ted   in   tim d o m ain       4 . 2 .     Cepstr um   a na ly s is   re s ults   At  n o   lo ad   o p e r atio n   o f   th m o to r ,   i.e .   at  1 7 9 7   r p m ,   in n er   r ac e way   f au lt  f r eq u en cy = 5 . 4 * r u n n in g   s p ee d   in   Hz  1 6 1 . 7 3   Hz;  wh ic h   co r r esp o n d s   to   6 . 2 * 1 0 - 3   o r   0 . 0 0 6 2   s ec   o n   t h q u ef r en c y   ax is .   Simil ar ly ,   o u ter   r ac ewa y   f au lt  f r e q u en c y =3 . 5 8 4 8 * r u n n in g   s p ee d   in   Hz  c o r r esp o n d s   to   0 . 0 0 9 3   s ec ,   a n d   r o ll in g   elem e n f a u lt  f r eq u e n cy =4 . 7 1 3 5 * r u n n in g   s p ee d   in   Hz  co r r esp o n d s   to   0 . 0 0 7 1   s ec .   W h e n   ce p s tr u m   an al y s is   was  p er f o r m ed ,   th p lo p ea k s   wer e   o b tain e d ,   co r r esp o n d in g   to   f au lt  f r eq u e n cies  ca lcu lated   th eo r etica lly .   T h is   co n f ir m s   th ex is ten ce   o f   th r esp ec tiv b ea r in g   f au lt in   t h elec tr ic  m o to r .   T h C ase  W e s ter n   R eser v Un i v er s ity   ( C W R U )   b ea r in g   d ataset  is   wid ely   u s e d   f o r   b ea r in g   f au lt  d ia g n o s is   r esear ch .   T h is   d ataset  p r o v i d e s   v ib r atio n   d ata  f o r   v ar io u s   b ea r in g   f au lt  co n d itio n s ,   in clu d in g   in n er   r ac f a u lts ,   o u ter   r ac f au lts ,   an d   b all  f au lts   at  d if f er en f au lt  s izes a n d   lo ad s.   As p er   th ( 2 ) ,   f o r   th g iv en   o n s am p le  o f   d ata  th i n n er   r ac f r eq u e n cy   is   fr   1 7 9 7   R PM  1 7 9 7 / 6 0   2 9 . 9 5   Hz;  C o n tact  a n g le  o f   r o llin g   elem e n o f   0   d e g r ee   i.e .   c o s α   =   1 R o llin g   elem e n =   9 d   =   7   m m ;     D m   3 5   m m .   T h i n n er   r ac f r eq u en cy   f ir   4 . 5 * ( 1 + ( 7 /3 5 ) ) * 2 9 . 9 5   =   1 6 1 . 7 3   Hz  (   as  p e r   ( 2 ) ) .   No if   we  an aly ze   th FF T   o r   th ce p s tr u m   p lo o f   th v ib r atio n   s ig n al,   th en   t h er will  b p ea k   at  th f r eq u en cy   o f   1 6 1 . 7 3   H z   wh ich   co r r esp o n d s   to   0 . 0 0 6 2   s ec   o n   th q u ef r en cy   ax is .   T h i s   s h o ws  th at  th er is   d ef in itely   an   in n e r   r ac e   f au lt .   T h ce p s tr u m   an aly s is   o f   th e   in n er   a n d   o u ter   r ac ewa y   f a u lt  in   th b ea r in g   is   s h o wn   i n   Fig u r es  2   an d   3   r esp ec tiv ely .   Ho wev er ,   t h ce p s tr u m   an aly ze   o f   r o ll in g   ele m en f au lt  in   th b ea r in g   is   s h o wn   in   Fig u r 4 .   T h e   ab o v e - s aid   p ar am eter s   h av e   b ee n   u s ed   to   a n aly ze   all  th e x is tin g   m o to r   f a u lts   av ailab le.             Fig u r 2 .   C ep s tr u m   a n aly ze   o f   in n er   r ac ewa y   f au lt in   b ea r in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  14 ,   No .   2 J u n e   20 25 :   30 0 - 30 7   304       Fig u r 3 .   C ep s tr u m   a n aly ze   o f   o u ter   r ac ewa y   f au lt in   b ea r in g           Fig u r 4 .   C ep s tr u m   a n aly ze   o f   r o llin g   elem en f au lt in   b ea r in g       I n   th e   av ailab le   d ata,   th er e   we r t o tal  o f   4 8   s ig n als,   3 2   s ig n als we r tak en   f r o m   f au lty   m o t o r s   ( s am f au lt),   an d   1 6   s ig n als  wer tak en   f r o m   n o r m al  m o to r s   with   n o   f au lt.  All  th s ig n als  h av b e en   ev alu ated   u s in g   th ab o v p ar am eter s ,   an d   a   co n f u s io n   m atr ix   h as   b ee n   p r ep ar ed   to   ca lc u late  th e   o v e r a ll  ac cu r ac y   o f   th e   p r o p o s ed   f ea tu r es.  co n f u s io n   m atr ix   is   a   r ec o r d   o f   r esu lts   ag ain s s o m h y p o th esis .   W h en   th er is   a   f au lt  in   th m o to r ,   a n d   th v ib r atio n   s ig n al  g iv es  th s am in f o r m ati o n ,   it  is   ca lled   tr u p o s itiv ( T P)  an d   if   th s ig n al   s ay s   th m o to r   is   n o r m al,   it  is   f alse  n eg ativ ( FN) .   On   th e   o t h er   h an d ,   if   th e r is   n o   f a u lt  in   th m o to r   an d   th e   v ib r atio n   s ig n al  g iv es  th s am in f o r m atio n ,   it  is   ca lled   tr u n eg ativ ( T N) ,   a n d   if   th e   s ig n a s ay s   th m o t o r   h as  f au lt,  t h en   it  is   f alse  p o s itiv ( FP ) .   T h co n f u s io n   m atr i x   o f   th d etec tio n   o f   f au lt  is   s h o wn   in   T ab le   2 .     d etailed   co m p ar is o n   in   ter m s   o f   th ac cu r ac y   o f   th two   d i f f er en d o m ain s   is   s h o wn   in   T ab le  3 .   I h as  b ee n   co n clu d e d   th at  th ac cu r ac y   o f   th t im d o m ain   tech n iq u i s   8 5 . 4 %,  wh er ea s   th ac cu r ac y   o f   th f r eq u e n cy   d o m ain   tech n iq u is   9 1 . 6 %.  H o wev er ,   th p r o p o s ed   h y b r id   t ec h n iq u h as  f ar   b etter   ac c u r ac y   o f   9 5 . 8 th a n   th two   d o m ai n s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       F a u lt d ia g n o s is   o f e lectric m o to r s   u s in g   vib r a tio n   s ig n a a n a lysi s   ( Ma n d ee p   S in g h )   305   T h f o llo win g   p er f o r m a n ce   p a r am eter s   ca n   b f o u n d   f r o m   th co n f u s io n   m atr ix ,   T ab le  2 .        =    (  +  )   ( 5 )         =    (  +  )   ( 6 )       =    +  (  +  +  +  )   ( 7 )     As  p er   ( 7 ) ,   th e   a cc u r ac y   o f   th p r o p o s ed   m et h o d   h as  b ee n   c alcu lated   as  9 8 . 5 %.  T h is   m ea n s   th at  th c o r r ec tl y   d etec ted   s am p les  ( T P+T N) / t o tal  s am p les:   ( 3 1 +1 5 ) /4 8 = 4 6 /4 8 =9 5 . 8 %.  Similar ly ,   we  ca n   also   ca lcu late  th s p ec if icity   =   ( 1 5 ) /( 0 + 1 5 ) =1 ,   wh ich   s h o ws  th at  all  ab n o r m al  s am p les  h av b ee n   co r r ec t ly   d etec ted   b y   th e   p r o p o s ed   m eth o d o lo g y .       T ab le  2 .   C o n f u s io n   m atr ix   F a u l t     st a t u s   F a u l t     d e t e c t e d   F a u l t   n o t     d e t e c t e d   A c t u a l   f a u l t   3 1   ( TP)   0 2   ( F N )   A c t u a l l y   n o - f a u l t   0 0   ( F P )   1 5   ( TN )     T ab le  3 .   C o m p a r is o n   o f   b o th   tech n iq u es   S . N o .   M e t h o d   A c c u r a c y   1   Ti me   d o m a i n   8 5 . 4 %   2   F r e q u e n c y   d o m a i n   9 1 . 6 %   3   H y b r i d   f e a t u r e s( p r o p o se d )   9 5 . 8 %         5.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   p r esen ts   th e   tech n iq u es  f o r   a n aly zin g   th o p er atin g   co n d itio n   o f   m o to r   u s in g   tim d o m ain   s tatis t ical  f ea tu r an aly s is   an d   f r eq u e n cy   d o m ain   ce p s tr u m   a n aly s is .   As d ep icted   b y   ex p er i m en tal  r esu lts ,   tim e   d o m ain   a n aly s is   o f   v ib r atio n   d ata  h elp s   to   d if f er en tiate  b et wee n   n o r m al  a n d   f au lty   o p er a tin g   co n d itio n s   b u t   d o es n o t   ef f icien tly   d iag n o s t h f au lt.   W h er ea s   th ce p s tr u m   an aly s is   tech n iq u e,   wh ic h   i n clu d es th d etec tio n   o f   p ea k s   co r r esp o n d in g   to   d if f er en f a u lt  f r e q u en cies,  is   a   r e liab le  an d   ef f icien t   tech n iq u f o r   f au lt  d iag n o s is ,   lo ca tin g   th e   f au lt   p r esen i n   th m o to r   b ea r in g s .   T h er ef o r e,   h y b r i d   m et h o d   is   p r o p o s ed ,   wh er e   h ig h l y   d is cr im in atin g   f ea tu r es  f r o m   th t im d o m ain   an d   f r e q u en c y   d o m ain   h av b ee n   s elec ted   an d   u s ed   to   class if y   th d ata   f o r   f a u lt  d etec tio n .   I h as  b ee n   o b s er v ed   th at  th e   p r o p o s ed   h y b r id   m eth o d   is   wo r k in g   b etter   t h an   th p r ev io u s   m eth o d s .   As  co m p a r ed   to   th ex is tin g   m eth o d s ,   th is   co m b in atio n   o f   h y b r id   f ea tu r es  h as  h ig h er   ac cu r ac y   ( 9 5 . 8 %)  in   d etec tin g   th r ac ewa y   f a u lts   in   m o to r s .       ACK NO WL E DG E M E NT   T h au th o r s   g r atef u lly   ac k n o wled g th s u p p o r o f   C ase  W ester n   R eser v Un iv er s ity   ( C W R U)   f o r   s h ar in g   th eir   d ataset  an d   th eir   v alu ab le  s u g g esti o n s .       F UNDING   I NF O R M A T I O   Au th o r s   s tate   n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Ma n d ee p   Sin g h                               T ejin d er   Sin g h   Sag g u                               Ar v in d   Dh in g r a                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 9 2   I n t J Ap p l Po wer   E n g Vo l.  14 ,   No .   2 J u n e   20 25 :   30 0 - 30 7   306   CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h d ata  th at  s u p p o r th f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e   o p en ly   av ailab le  in   th C ase   W e s t er n   R eser v Un iv er s ity   B ea r in g   Data   C en t r at  h ttp ://cs eg r o u p s . ca s e. ed u /b ea r in g d atac en te r /p ag es/welco m e - ca s e - wester n - r eser v e - u n i v er s ity - b ea r in g - d at a - ce n ter - web s ite,   r ef er e n ce   n u m b er   [ 2 2 ] .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   I o r g u l e sc u ,   R .   B e l o i u ,   a n d   M .   O .   P o p e sc u ,   V i b r a t i o n   m o n i t o r i n g   f o r   d i a g n o si s   o f   e l e c t r i c a l   e q u i p me n t f a u l t s,   i n   2 0 1 0   1 2 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   O p t i m i za t i o n   o f   E l e c t r i c a l   a n d   El e c t ro n i c   E q u i p m e n t ,   I EEE,   M a y   2 0 1 0 ,   p p .   4 9 3 4 9 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / O P TI M . 2 0 1 0 . 5 5 1 0 3 3 2 .   [ 2 ]   Y .   K .   C h a u d h a r i ,   J .   A .   G a i k w a d ,   a n d   J.  V   K u l k a r n i ,   V i b r a t i o n   a n a l y si f o r   b e a r i n g   f a u l t   d e t e c t i o n   i n   e l e c t r i c a l   mo t o r s,   i n   2 0 1 4   Fi rst   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   N e t w o r k S o f t   C o m p u t i n g   ( I C N S C 2 0 1 4 ) ,   I EEE,   A u g .   2 0 1 4 ,   p p .   1 4 6 1 5 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C N S C . 2 0 1 4 . 6 9 0 6 6 8 1 .   [ 3 ]   A .   S h r i v a s t a v a   a n d   S .   W a d h w a n i ,   A n   a p p r o a c h   f o r   f a u l t   d e t e c t i o n   a n d   d i a g n o s i o f   r o t a t i n g   e l e c t r i c a l   ma c h i n e   u s i n g   v i b r a t i o n   si g n a l   a n a l y si s,   i n   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   R e c e n t   A d v a n c e a n d   I n n o v a t i o n i n   En g i n e e r i n g   ( I C R AI E - 2 0 1 4 ) ,   I EEE,   M a y   2 0 1 4 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R A I E. 2 0 1 4 . 6 9 0 9 1 6 0 .   [ 4 ]   K .   Á g o st o n ,   F a u l t   d e t e c t i o n   o f   t h e   e l e c t r i c a l   mo t o r b a s e d   o n   v i b r a t i o n   a n a l y s i s,   Pr o c e d i a   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 9 ,   p p .   5 4 7 5 5 3 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o t c y . 2 0 1 5 . 0 2 . 0 7 8 .   [ 5 ]   S .   K o r k u a ,   H .   J a i n ,   W . - J.   L e e ,   a n d   C .   K w a n ,   W i r e l e ss   h e a l t h   m o n i t o r i n g   s y st e f o r   v i b r a t i o n   d e t e c t i o n   o f   i n d u c t i o n   m o t o r s,”   i n   2 0 1 0   I EE I n d u st r i a l   a n d   C o m m e rc i a l   P o w e S y s t e m s T e c h n i c a l   C o n f e re n c e   -   C o n f e re n c e   R e c o rd ,   I EEE,   M a y   2 0 1 0 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C P S . 2 0 1 0 . 5 4 8 9 8 9 9 .   [ 6 ]   J.  M a ,   J.  W u ,   X .   W a n g ,   Y .   F a n ,   a n d   T.   Le n g ,   A   f a u l t   d e t e c t i o n   me t h o d   o f   r o l l i n g   b e a r i n g   b a s e d   o n   w a v e l e t   p a c k e t - c e p s t r u m ,   Re se a rc h   J o u rn a l   o f   Ap p l i e d   S c i e n c e s,  E n g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   5 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 4 0 2 3 4 0 6 ,   A p r .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 9 0 2 6 / r j a s e t . 5 . 4 5 8 6 .   [ 7 ]   T.   W .   R a u b e r ,   A .   L.   d a   S .   Lo c a ,   F .   d e   A .   B o l d t ,   A .   L.   R o d r i g u e s ,   a n d   F .   M .   V a r e j ã o ,   A n   e x p e r i me n t a l   me t h o d o l o g y   t o   e v a l u a t e   mac h i n e   l e a r n i n g   me t h o d s   f o r   f a u l t   d i a g n o s i s   b a se d   o n   v i b r a t i o n   s i g n a l s,   Ex p e rt   S y st e m w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 6 7 ,   p .   1 1 4 0 2 2 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 0 . 1 1 4 0 2 2 .   [ 8 ]   K .   A l a me h ,   N .   C i t é ,   G .   H o b l o s,   a n d   G .   B a r a k a t ,   V i b r a t i o n - b a se d   f a u l t   d i a g n o s i a p p r o a c h   f o r   p e r m a n e n t   ma g n e t   s y n c h r o n o u s   mo t o r s,   I FA C - Pa p e rsO n L i n e ,   v o l .   4 8 ,   n o .   2 1 ,   p p .   1 4 4 4 1 4 5 0 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i f a c o l . 2 0 1 5 . 0 9 . 7 2 8 .   [ 9 ]   M .   F .   Y a k h n i   e t   a l . ,   V a r i a b l e   sp e e d   i n d u c t i o n   m o t o r s’   f a u l t   d e t e c t i o n   b a sed   o n   t r a n si e n t   mo t o r   c u r r e n t   s i g n a t u r e a n a l y s i s:   A   r e v i e w ,   M e c h a n i c a l   S y s t e m s   a n d   S i g n a l   Pr o c e ss i n g ,   v o l .   1 8 4 ,   p .   1 0 9 7 3 7 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . y mss p . 2 0 2 2 . 1 0 9 7 3 7 .   [ 1 0 ]   K .   A l a me h ,   G .   H o b l o s ,   a n d   G .   B a r a k a t ,   S t a t i st i c a l   v i b r a t i o n - b a s e d   f a u l t   d i a g n o s i s   a p p r o a c h   a p p l i e d   t o   b r u s h l e ss   D C   m o t o r s,   I FAC - P a p e rsO n L i n e ,   v o l .   5 1 ,   n o .   2 4 ,   p p .   3 3 8 3 4 5 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i f a c o l . 2 0 1 8 . 0 9 . 5 9 9 .   [ 1 1 ]   P .   A .   D e l g a d o - A r r e d o n d o ,   D .   M o r i n i g o - S o t e l o ,   R .   A .   O s o r n i o - R i o s,  J .   G .   A v i n a - C e r v a n t e s,  H .   R o st r o - G o n z a l e z ,   a n d   R .   d e   J.   R o m e r o - Tr o n c o so ,   M e t h o d o l o g y   f o r   f a u l t   d e t e c t i o n   i n   i n d u c t i o n   mo t o r v i a   so u n d   a n d   v i b r a t i o n   s i g n a l s ,   Me c h a n i c a l   S y s t e m a n d   S i g n a l   Pr o c e ssi n g ,   v o l .   8 3 ,   p p .   5 6 8 5 8 9 ,   Ja n .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . y mss p . 2 0 1 6 . 0 6 . 0 3 2 .   [ 1 2 ]   D .   Zh a n g ,   Z .   N i n g ,   B .   Y a n g ,   T .   W a n g ,   a n d   Y .   M a ,   F a u l t   d i a g n o s i o f   p e r man e n t   ma g n e t   mo t o r   b a s e d   o n   D C G A N - R C C N N ,   En e r g y   Re p o rt s ,   v o l .   8 ,   p p .   6 1 6 6 2 6 ,   Ju l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 2 2 . 0 1 . 2 2 6 .   [ 1 3 ]   J.  N i u ,   X .   W a n g ,   S .   L u ,   J .   G u o ,   F .   Li u ,   a n d   Y .   L i u ,   M o t o r   b e a r i n g   f a u l t   d i a g n o s i b a s e d   o n   f r e q u e n c y   c o n v e r si o n   e s t i mat i o n   a n d   o r d e r   a n a l y s i s,   Pr o c e d i a   M a n u f a c t u r i n g ,   v o l .   4 9 ,   p p .   1 6 0 1 6 5 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o mf g . 2 0 2 0 . 0 7 . 0 1 3 .   [ 1 4 ]   C .   H .   P a r k ,   H .   K i m,   C .   S u h ,   M .   C h a e ,   H .   Y o o n ,   a n d   B .   D .   Y o u n ,   A   h e a l t h   i ma g e   f o r   d e e p   l e a r n i n g - b a se d   f a u l t   d i a g n o si o f   a   p e r ma n e n t   m a g n e t   s y n c h r o n o u s   mo t o r   u n d e r   v a r i a b l e   o p e r a t i n g   c o n d i t i o n s:   I n st a n t a n e o u c u r r e n t   r e s i d u a l   map ,   Re l i a b i l i t y   En g i n e e ri n g   S y s t e m   S a f e t y ,   v o l .   2 2 6 ,   p .   1 0 8 7 1 5 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r e ss. 2 0 2 2 . 1 0 8 7 1 5 .   [ 1 5 ]   P .   G a n g s a r   a n d   R .   Ti w a r i ,   S i g n a l   b a s e d   c o n d i t i o n   mo n i t o r i n g   t e c h n i q u e s   f o r   f a u l t   d e t e c t i o n   a n d   d i a g n o s i s o f   i n d u c t i o n   m o t o r s :   A   st a t e - of - t h e - a r t   r e v i e w ,   M e c h a n i c a l   S y s t e m s   a n d   S i g n a l   Pr o c e ssi n g ,   v o l .   1 4 4 ,   p .   1 0 6 9 0 8 ,   O c t .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . y ms sp . 2 0 2 0 . 1 0 6 9 0 8 .   [ 1 6 ]   A .   G l o w a c z ,   T h e r m o g r a p h i c   f a u l t   d i a g n o s i o f   e l e c t r i c a l   f a u l t s   o f   c o mm u t a t o r   a n d   i n d u c t i o n   m o t o r s,”   E n g i n e e ri n g   Ap p l i c a t i o n s   o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 2 1 ,   p .   1 0 5 9 6 2 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 3 . 1 0 5 9 6 2 .   [ 1 7 ]   T.   B e d i d a   e t   a l . ,   P r e d i c t i v e   t o r q u e   c o n t r o l   o f   i n d u c t i o n   m o t o r   f o r   r o t o r   b a r   f a u l t s   d i a g n o s i s,   E n e rg y   R e p o r t s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   4 9 4 0 4 9 5 6 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 2 4 . 0 4 . 0 5 6 .   [ 1 8 ]   L.   A .   E.   N o u ssa i b a   a n d   F .   A b d e l a z i z ,   A N N - b a se d   f a u l t   d i a g n o si s   o f   i n d u c t i o n   m o t o r   u n d e r   s t a t o r   i n t e r - t u r n   s h o r t - c i r c u i t s   a n d   u n b a l a n c e d   su p p l y   v o l t a g e ,   I S T r a n sa c t i o n s ,   v o l .   1 4 5 ,   p p .   3 7 3 3 8 6 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i sa t r a . 2 0 2 3 . 1 1 . 0 2 0 .   [ 1 9 ]   H .   W a n g ,   R .   Y a n g ,   a n d   J.   X i a n g ,   N u mer i c a l   si m u l a t i o n   o f   g e a r s   f o r   f a u l t   d e t e c t i o n   u s i n g   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   m o d e l s,”   Me a su r e m e n t ,   v o l .   2 0 3 ,   p .   1 1 1 8 9 8 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . mea su r e me n t . 2 0 2 2 . 1 1 1 8 9 8 .   [ 2 0 ]   A .   C h o u d h a r y ,   R .   K .   M i s h r a ,   S .   F a t i ma,   a n d   B .   K .   P a n i g r a h i ,   M u l t i - i n p u t   C N N   b a s e d   v i b r o - a c o u st i c   f u s i o n   f o r   a c c u r a t e   f a u l t   d i a g n o si o f   i n d u c t i o n   m o t o r ,   E n g i n e e ri n g   Ap p l i c a t i o n o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 2 0 ,   p .   1 0 5 8 7 2 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 3 . 1 0 5 8 7 2 .   [ 2 1 ]   A .   A l l a l   a n d   A .   K h e c h e k h o u c h e ,   D i a g n o s i o f   i n d u c t i o n   m o t o r   f a u l t u si n g   t h e   m o t o r   c u r r e n t   n o r mal i z e d   r e si d u a l   h a r m o n i c   a n a l y s i met h o d ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   El e c t ri c a l   P o w e &   E n e r g y   S y st e m s ,   v o l .   1 4 1 ,   p .   1 0 8 2 1 9 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 2 2 . 1 0 8 2 1 9 .   [ 2 2 ]   C a se   W e s t e r n   R e serv e   U n i v e r si t y ,   1 2 k   d r i v e   e n d   b e a r i n g   f a u l t   d a t a ,   B e a ri n g   D a t a   C e n t e r ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / e n g i n e e r i n g . c a s e . e d u / b e a r i n g d a t a c e n t e r / 1 2 k - d r i v e - e n d - b e a r i n g - f a u l t - d a t a .   ( A c c e ss e d :   J u l y   1 8 ,   2 0 2 4 )   [ 2 3 ]   M .   La mr a o u i ,   M .   E l   B a d a o u i ,   a n d   F .   G u i l l e t ,   C h a t t e r   d e t e c t i o n   i n   C N C   mi l l i n g   p r o c e sses  b a s e d   o n   w i e n e r - S V M   a p p r o a c h   a n d   u si n g   o n l y   m o t o r   c u r r e n t   s i g n a l s,   i n   Me c h a n i sm a n d   M a c h i n e   S c i e n c e ,   v o l .   2 3 ,   2 0 1 5 ,   p p .   5 6 7 5 7 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 3 1 9 - 0 9 9 1 8 - 7 _ 5 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ap p l Po wer   E n g   I SS N:   2252 - 8 7 9 2       F a u lt d ia g n o s is   o f e lectric m o to r s   u s in g   vib r a tio n   s ig n a a n a lysi s   ( Ma n d ee p   S in g h )   307   [ 2 4 ]   A .   K .   M a h a ma d   a n d   T .   H i y a m a ,   D e v e l o p me n t   o f   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k   b a se d   f a u l t   d i a g n o si o f   i n d u c t i o n   mo t o r   d e a r i n g ,   i n   2 0 0 8   I EEE  2 n d   I n t e r n a t i o n a l   Po w e a n d   E n e rg y   C o n f e re n c e ,   I EEE,   D e c .   2 0 0 8 ,   p p .   1 3 8 7 1 3 9 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / P E C O N . 2 0 0 8 . 4 7 6 2 6 9 5 .   [ 2 5 ]   S .   Lu ,   Q .   H e ,   a n d   F .   K o n g ,   B e a r i n g   d e f e c t   d i a g n o si s   b y   s t o c h a st i c   r e so n a n c e   b a se d   o n   w o o d s - s a x o n   p o t e n t i a l ,   i n   L e c t u r e   N o t e s   i n   Me c h a n i c a l   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 9 ,   2 0 1 5 ,   p p .   9 9 1 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 3 1 9 - 0 9 5 0 7 - 3 _ 1 0 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Ma n d e e p   S in g h           is  a n   As so c i a te  P ro fe ss o i n   th e   El e c tri c a a n d   I n stru m e n tati o n   En g i n e e rin g   De p a rtme n t,   T h a p a In stit u te   o f   E n g in e e rin g   a n d   Tec h n o l o g y ,   P a ti a la.   He   h a s   b e e n   se rv in g   a TIE si n c e   M a rc h   2 0 0 3 .   M a n d e e p   S in g h   re c e iv e d   h is  P h . D .   d e g re e   fro m   th e   El e c tri c a a n d   In str u m e n tatio n   E n g i n e e rin g   De p a rtme n t,   Th a p a I n stit u te   o f   E n g i n e e rin g   a n d   Tec h n o l o g y ,   P a ti a la ,   P u n ja b ,   in   2 0 1 4   a n d   M . Tec h .   d e g re e   in   I n stru m e n tatio n   E n g i n e e rin g   fr o m   P a n jab   Un i v e rsity ,   C h a n d ig a rh ,   2 0 0 1 .   He   is  se n io m e m b e o IEE a n d   li fe   m e m b e o M S I.   His   c u rre n t   re se a rc h   in t e re st  in c lu d e s   Io T,   e m b e d d e d   sy ste m ,   a n d   b io - m e d ica l   in stru m e n tati o n .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il m d sin g h @t h a p a r. e d u .         Te jin d e r   S in g h   S a g g u           is  a n   As sista n P r o fe ss o in   th e   El e c tri c a En g i n e e rin g   De p a rtme n a P u n jab   En g in e e ri n g   C o ll e g e ,   Ch a n d i g a rh ,   sin c e   2 0 1 3 .   He   o b tain e d   h is  B. Tec h .   (El e c tri c a l)  fro m   IK G   P u n jab   Tec h n ica Un iv e rsit y ,   Ja lan d h a i n   2 0 0 4 ,   M . E.   (P o we S y ste m a n d   Driv e s)  fr o m   Th a p a U n iv e r sity ,   P a ti a la  i n   2 0 1 0 ,   a n d   P h . D.   f ro m   IKG   P u n jab   Tec h n ica Un iv e rsity ,   Ja lan d h a i n   2 0 1 7 .   He   is a l ife m e m b e o th e   In stit u ti o n   o En g i n e e rs (In d ia) an d   a   se n io m e m b e o IEE E.   He   h a p u b li sh e d   m o re   th a n   6 0   p a p e rs  i n   in ter n a ti o n a jo u rn a ls  a n d   c o n fe re n c e s.  His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   p o we q u a li t y ,   p o we sy ste m   o p e ra ti o n ,   a n d   re n e wa b le en e rg y   s y ste m s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il teji n d e rsi n g h sa g g u @p e c . e d u . in .           Dr .   Ar v in d   Dhi n g r a           is a se a so n e d   p r o fe ss io n a h a v i n g   o v e 2 7   y e a rs o in d u strial  a n d   a c a d e m ic   e x p e rien c e .   He   g ra d u a ted   fro m   M REC ,   n o w   M NIT,   Ja ip u r,   d id   h is  M BA  fr o m   IG NO U ,   a n d   M . Tec h .   fr o m   P TU ,   fo ll o we d   b y   P h . D.  fr o m   NIT,   K u r u k sh e tra.  He   h a s p u b li s h e d   o v e 8 5   p a p e rs i n   v a rio u s   n a ti o n a l   a n d   i n tern a ti o n a l   j o u r n a ls an d   c o n fe re n c e s.  He   h a s   d e li v e re d   m o re   th a n   8 0   talk a v a rio u n a ti o n a a n d   i n tern a ti o n a f o ru m s.  He   is  a   c e rti fied   e n e rg y   a u d i to r.   He   h a b e e n   h o ld i n g   t h e   c h a rg e   o f   e x e c u ti v e   d irec t o r ,   S TE P   G ND EC ,   sin c e   2 0 1 8   a n d   h a m e n to re d   se v e ra su c c e ss fu sta rt u p s.  His   re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   e n e rg y   m a n a g e m e n t   a n d   a u d it ,   p o we q u a li ty ,   a n d   e n trep re n e u rs h ip .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il a rv in d d h in g ra @g m a il . c o m .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.