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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.6
- 수록면
- 367 - 372 (6page)
이용수
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본 연구는 BLDC 모터의 동일모델간 다른 정상범위로 인해 발생하는 상태판단 문제를 해결해 진단 효율을 높이는데 있다. 모터내 고유한 외란은 동일한 상태임에도 정상상태 범위가 다르게 계측되는 원인이다. 이러한 문제는 진단모델 설계시 모터 상태를 구별하기 위한 특정변수와 상태판단 기준값을 결정하기 어렵게 한다. 실험은 다수의 BLDC 모터들에서 신호를 계측하기 위한 시스템을 구성하고, 모터별 다른 정상범위를 관찰하고 고장들을 상태별로 분류하였다. 계측한 신호는 제안한 상태천이모델을 사용하여 모터 고유외란의 영향을 최소화하였다. 제안한 상태천이모델은 동일 모터모델에서 발생하는 다른 정상상태 특성을 줄여 고장 검출효율을 향상시키는 방법이다. 본 연구의 실험 결과, 고장 검출율이 향상되었으며 제안한 상태천이모델이 진단에서 유용한 방법임을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. BLDC 모터모델과 내부외란
3. 계측 시스템과 신호대역 선정
4. 제안한 상태천이모델
5. 결과 고찰
참고문헌
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참고문헌 (12)
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1. [학술지(정기간행물)] - 김연태 / 2006 / 복합고장을 가지는 농형유도전동기의 모델링과 웨이블릿 분해를 이용한 고장진단 / 한국지능시스템학회 논문지 16 (6) : 691 ~ 697
2. [학술지(정기간행물)] - Xiang-Qun / 2000 / Fault Detection and Diagnosis of Permanent Magnet DC Motor Based on Parameter Estimation and Neural Network / IEEE Transactions on Industrial Electronics 47 (5) : 1021 ~ 1030
3. [학술지(정기간행물)] - Thomson, W.T. / 2001 / Current signature analysis to detect induction motor faults / IEEE Industry Applications Magazine 7 : 26 ~ 34
4. [단행본] - Sang-Hyuk Lee / 2006 / Fourier and Wavelet Transformations for the Fault Detection of Induction Motor with Stator Current," Lecture Notes in Computer Science, vol. 4114 : 557 ~ 569
5. [단행본] - Hyeon Bae / 2005 / Application of Time-Series Data Mining for Fault Diagnosis of Induction Motors, Lecture Notes in Computer Science, vol. 3483 : 1085 ~ 1094
2. [학술지(정기간행물)] - Xiang-Qun / 2000 / Fault Detection and Diagnosis of Permanent Magnet DC Motor Based on Parameter Estimation and Neural Network / IEEE Transactions on Industrial Electronics 47 (5) : 1021 ~ 1030
3. [학술지(정기간행물)] - Thomson, W.T. / 2001 / Current signature analysis to detect induction motor faults / IEEE Industry Applications Magazine 7 : 26 ~ 34
4. [단행본] - Sang-Hyuk Lee / 2006 / Fourier and Wavelet Transformations for the Fault Detection of Induction Motor with Stator Current," Lecture Notes in Computer Science, vol. 4114 : 557 ~ 569
5. [단행본] - Hyeon Bae / 2005 / Application of Time-Series Data Mining for Fault Diagnosis of Induction Motors, Lecture Notes in Computer Science, vol. 3483 : 1085 ~ 1094
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