3상 유도 전동기 자동 고장 진단을 위한 고정자 전류 분석

신정호; 강대성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신정호 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제8권 제3호

발행연도: 2010.3

수록면: 1 - 6 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2010

3상 유도 전동기 자동 고장 진단을 위한 고정자 전류 분석

신정호 , 강대성 한국정보기술학회논문지 2010.03 학술저널

2009

MCSA를 이용한 고정자 전류 기반 3상 유도전동기 고장 진단을 위한 연구

신정호 , 강아람 , 강대성 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2009.12 학술대회자료

고정자 전류 분석을 이용한 유도전동기 고장진단

신정호 , 강대성 융합신호처리학회 논문지 2009.01 학술저널

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3상 유도 전동기의 고장 진단을 위한 연구는 오래 전부터 이루어져 왔으며, 그 방법들도 다양한 모습을 가지고 있다. 진동을 취득하여 주파수 분석을 하는 방법이 가장 대표적이며, 그 외에도 다양한 고장 진단을 위하여 소음 및 온도를 측정하여 고장 진단을 수행한다. 그리고 최근에 대두된 방법 중 가장 대표적인 것은 유도전동기 고정자 전류를 이용하는 방법인 MCSA(Motor Current Signal Analysis)이다. MCSA 이론은 많은 고장패턴을 포함하고 있기 때문에 진동 측정 방법보다 유용하게 판단되며, 본 논문에서는 MCSA 이론을 바탕으로 고장 패턴을 찾아낸다. 패턴의 분석은 DWT를 이용하여 고장 패턴이 나타나는 주파수대인 고해상도 영역만을 추출하여 분석하게 되며, 패턴 인식은 신경망을 통해 이루어진다. 신호처리 과정은 TMS320C32에서 이루어지며, 빠른 수행 능력을 보여준다. 그리고 모니터링은 PC를 통해 이루어진다.

#diagnosis of the induction motor #DWT #wavelet shrinkage #neural networks #MCS

참고문헌 (6)

참고문헌 신청

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

2. [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 : 2 ~ 5

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

4. [학술지(정기간행물)] - David L. Donoho / 1995 / Adapting to Unknown Smoothness via Wavelet Shrinkage / Journal of the American Statistical Association 90

5. [기타자료] - Carl Taswell / 2000 / The What,How,and Why of Wavelet Shrinkage Denosing / Journal of the IEEE Computing in Science & Engineering

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