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한국조명·전기설비학회 조명·전기설비학회논문지 조명·전기설비학회논문지 제18권 제6호
발행연도
2004.11
수록면
70 - 77 (8page)

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산업 응용분야에서 유도전동기 구동시스템의 예상치 않은 고장은 전체 계통의 정지, 막대한 손실 등을 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 해결하는 방법 중에 하나로서 본 논문은 유도전동기 구동을 위한 3상 전압형 PWM 인버터에 개방-스위치 손상의 고장진단에 대하여 연구한다. 고장진단 방법으로는, 먼저 고장의 특징추출을 위하여 3상전류를 d-q 전류로 변환한 후 평균 전류벡터를 구한다. 다음으로 여러 종류의 고장 패턴을 진단하기 위하여 한 인공지능 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 일반적인 뉴로-퍼지 시스템(adaptive neuro-fuzzy algorithm)의 전제부에 클러스터링을 도입한 기법으로 적은 계산 양과 좋은 성능을 갖는다. 최종적으로, 여러 불확실한 요소를 가진 고장계통에 대하여 제안된 알고리즘의 유용성을 모의실험에 의해 검증하였다.
#fault diagnosis #induction motor drive system #inverter #ANFIS

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 클러스터링 기반 진단 알고리즘
3. 인버터 고장의 특성분석
4. 클러스터링 기법을 이용한 고장진단
5. 결론
References
◇ 저자소개 ◇

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[학술지(정기간행물)] - / March2003. / Fault detection of open-switch damage in voltage-fed PWM motor drive systems 18 : 587 ~ 593 google schola [학술지(정기간행물)] - / June2001. / Simulation of electrical faults of three phase induction motor drive system 1 : 75 ~ 80 google schola [학술지(정기간행물)] - / June1996. / Fault diagnosis of voltage-fed inverter for induction motor drive 2 ( 2) : 1011 ~ 1016 google schola [학술지(정기간행물)] - / May2003. / Analytical investigation of an induction motor drive under inverter fault mode operations 150 : 255 ~ 262 google schola [학술지(정기간행물)] - / Nov/Dec1998. / Fault Detection and Isolation on a PWM Inverter by Knowledge-Based Model 34 (6) google schola

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