Skip to main content

Table 4 Training results with proposed Bi-LSTM network

From: Fault classification of three phase induction motors using Bi-LSTM networks

 

NO

OL

OV

UV

VUB

SP

NO

0.9990

0.0001

0.0000

0.0004

0.0005

0.0000

NO

0.9999

0.0001

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

NO

0.9995

0.0000

0.0000

0.0001

0.0004

0.0000

NO

0.9996

0.0001

0.0000

0.0000

0.0003

0.0000

NO

0.9995

0.0001

0.0000

0.0000

0.0004

0.0000

OL

0.0012

0.9933

0.0000

0.0052

0.0002

0.0000

OL

0.0005

0.9962

0.0000

0.0031

0.0001

0.0000

OL

0.0001

0.9994

0.0000

0.0005

0.0000

0.0000

OL

0.0000

0.9998

0.0000

0.0002

0.0000

0.0000

OL

0.0000

0.9999

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

OV

0.0324

0.0005

0.9668

0.0000

0.0001

0.0001

OV

0.0164

0.0003

0.9832

0.0000

0.0001

0.0001

OV

0.0060

0.0001

0.9938

0.0000

0.0000

0.0000

OV

0.0023

0.0001

0.9976

0.0000

0.0000

0.0000

OV

0.0167

0.0000

0.9831

0.0000

0.0001

0.0000

UV

0.0003

0.0006

0.0000

0.9988

0.0003

0.0000

UV

0.0002

0.0004

0.0000

0.9992

0.0002

0.0000

UV

0.0001

0.0003

0.0000

0.9995

0.0001

0.0000

UV

0.0000

0.0001

0.0000

0.9997

0.0001

0.0000

UV

0.0000

0.0001

0.0000

0.9998

0.0001

0.0000

VUB

0.0009

0.0000

0.0000

0.0005

0.9985

0.0000

VUB

0.0011

0.0000

0.0000

0.0006

0.9983

0.0000

VUB

0.0001

0.0000

0.0000

0.0002

0.9996

0.0000

VUB

0.0001

0.0000

0.0000

0.0001

0.9998

0.0000

VUB

0.0001

0.0000

0.0000

0.0002

0.9997

0.0000

SP

0.0001

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.9999

SP

0.0001

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.9999

SP

0.0001

0.0001

0.0000

0.0000

0.0000

0.9998

SP

0.0001

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.9999

SP

0.0001

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.9999

  1. The bold values represent classifications identified