신경회로망 독립성분해석을 이용한 음향센서 기반 대전력기기의 고장진단 알고리즘

曺賢哲; 李晉宇; 李榮珍; 李權純

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자료유형: 학술저널

저자정보: 曺賢哲 (동아대학교) 李晉宇 (동아대학교) 李榮珍 (한국폴리텍 항공대학) 李權純 (동아대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제57권 제5호

발행연도: 2008.5

수록면: 881 - 888 (8page)

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We present a novel fault diagnosis methodology using acoustic sensor systems and neural independent component analysis for large-scaled power machines. Acoustic sensors are carried out to measure sounds generated from power machines whose signal is used to determine whether fault is occurred or not. Acoustic measurements are independently mixed and deteriorated from original source signals. We propose a demixing algorithm against such mixed signals by means of independent component analysis which is achieved based on information theory and higher-order statistics to derive learning mechanism.

#Fault diagnosis #Acoustic sensors #Large-scaled power machines #ICA #Neural networks

참고문헌 (13)

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1. [학술지(정기간행물)] - R. Salat / 2004 / Accurate fault location in the power transmission line using support vector machine approach / IEEE Trans. on Power Systems 19 (2) : 979 ~ 986

2. [단행본] - V. Vapnik / 2000 / The nature of statistical learning theory / Springer-Verlag

3. [학술지(정기간행물)] - G. J. Atkinson / 2006 / The analysis of losses in high-power fault-tolerant machines for aerospace applications / IEEE Trans. on Industry Applications 42 (5) : 1162 ~ 1170

4. [학술지(정기간행물)] - Y. Murphey / 2006 / Model-based fault diagnosis in electric drives using machine learning / IEEE/ASME Trans. on Mechatronics 11 (3) : 290 ~ 303

5. [학술지(정기간행물)] - E. Mohamed / 2005 / A neural network-based scheme for fault diagnosis of power transformers / Electric Power Systems Research 75 (1) : 29 ~ 39

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