@article { author = {Moosavian, Ashkan and Khazaee, Meghdad and Asadi Asad Abad, Mohammad Reza and Najafi, Gholamhassan}, title = {Detection and classification of mechanical faults of an engine alternator based on vibration signals and frequency analysis}, journal = {Engine Research}, volume = {61}, number = {61}, pages = {3-10}, year = {2021}, publisher = {Iranian Society of Engine}, issn = {1735-5214}, eissn = {2345-4121}, doi = {}, abstract = {In this article, an intelligent system is introduced in order to detection and classification of some common mechanical faults of an engine alternator based on the frequency analysis of vibration signals. For this purpose, firstly the vibration signals of an alternator under four conditions, including healthy, bearing corrosion, cracked rotor and unbalanced excited shaft, were captured by an accelerometer. Time-domain signals were then transformed into frequency-domain with the aid of FFT. At the next step, power spectral density (PSD) method was used for the secondary frequency signal processing level. Afterward, in data mining step, twelve statistical features were extracted from the PSD values of the signals, which were fed as the input data into the ANN classifier to detect and classify the alternator faults. The results indicate that the proposed method has the capable of detecting the different alternator faults with an accuracy higher than 92%.  }, keywords = {Fault diagnosis,Alternator,Vibration Analysis,IC Engine,Artificial neural network}, title_fa = {تشخیص و طبقه‌ بندی عیوب مکانیکی مولد برق موتور بر پایه علامت‌ های ارتعاش و تحلیل بسامد}, abstract_fa = {در این مقاله، یک سامانه هوشمند به منظور تشخیص و طبقه‏بندی عیوب مکانیکی رایج مولد برق موتور بر پایه تحلیل بسامد علامت‏های ارتعاش توسعه داده شد. بدین منظور، در ابتدا علامت‏های ارتعاش یک مولد برق تحت چهار وضعیت سالم، خوردگی یاتاقان، محور دوار ترک خورده و نامتعادل در محور توسط یک شتاب‏سنج دریافت شد. سپس علامت‏های حوزه زمان با روش تبدیل سریع فوریه به حوزه بسامد منتقل شدند. در گام بعد، روش چگالی طیف توان برای دومین مرحله تحلیل بسامد استفاده شد. پس از آن در مرحله داده کاوی، دوازده ویژگی آماری از مقادیر چگالی طیف توان علامت‏ها استخراج و به منظور تشخیص و طبقه‏بندی عیوب مولد برق، به­عنوان ورودی به طبقه‏بند شبکه عصبی مصنوعی داده شدند. نتایج نشان داد که روش ارائه شده، قادر به تشخیص عیوب مختلف مولد برق با دقت بیش از 92% است.}, keywords_fa = {تشخیص عیب,آلترناتور,تحلیل ارتعاش,موتور درونسوز,شبکه عصبی مصنوعی}, url = {https://www.engineresearch.ir/article_697872.html}, eprint = {https://www.engineresearch.ir/article_697872_d012ce709d62fd2a971807be71612446.pdf} }