DWT 분석을 이용한 MCSA기반 유도 전동기 베어링 고장 진단

신정호; 강대성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신정호 강대성

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제7권 제3호

발행연도: 2009.6

수록면: 102 - 108 (7page)

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유도 전동기의 고장 부위에 대한 체계적인 모니터링 시스템은 유도 전동기 점검에 있어 매우 중요하게 사용 된다. 유도 전동기의 베어링 고장과 같은 기계적 고장에 대한 진단의 대표적인 도구로는 가속도 센서를 이용한 진동 분석 기법이 있다. 하지만 진동 분석 기법은 기기에 대해서는 뛰어난 성능을 보이나 전동기 본체에 대해서는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 수집이 용이한 유도 전동기의 고정자 전류를 이용하여 베어링 고장을 진단하는 시스템을 제안한다. 전체적인 시스템은 DAQ(신호 수집) 보드와 DWT(Discrete Wavelet Transform)의 다해상도 분석을 이용하여 진단 시스템을 구성 하였다. 진단은 신경망의 병렬처리 방식을 이용하여 빠르게 이루어졌으며, 진단률 또한 진동 분석 기법과 근접하였다.

#Diagnosis of the induction motor #DWT #Neural networks #MCSA

참고문헌 (7)

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1. [인터넷자원] - 양보석 / / 진동신호분석기술을 이용한 유도전동기의 결함분석 및 진단

2. [학술지(정기간행물)] - Jee-Hoon Jung / 2006 / Online Diagnosis of Induction Motors Using MCSA / IEEE Transactions on Industrial Electronics 53 (6) : 1842 ~ 1852

3. [학술대회논문] - Wenxian Yang / 2008 / Wind Turbine Condition Monitoring and Fault Diagnosis Using both Mechanical and Electrical Signatures / Proceedings of the 2008 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics : 1296 ~ 1301

4. [단행본] - Gonzalez Woods / 2004 / 디지털 영상처리 2nd Edition / 그린 : 360 ~ 422

5. [인터넷자원] - Robi Polikar / / The wavelet tutorial - Fundamental concepts & An overview of the wavelet theory

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