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저자정보
이대종 (충북대학교) 조재훈 (충북대학교) 윤종환 (충북대학교) 전명근 (충북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제3호
발행연도
2010.6
수록면
380 - 387 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

유효 주파수 선택과 선형판별분석기법을 이용한 유도전동기 고장진단 시스템
이대종 ,  조재훈 ,  윤종환 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2010.06 학술저널
유효 주파수 선택과 선형판별분석기법을 이용한 유도전동기 고장진단 시스템
이대종 ,  조재훈 ,  윤종환 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2010.04 학술대회자료

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본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 상호정보량과 선형판별분석기법에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 유효 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 선형판별분석기법을 적용하여 고장상태별 특징들을 추출한 후 k-NN 분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 다양한 조건하에서 실험한 결과 기존방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
#고장진단 #선형판별분석기법 #상호정보량 #유도전동기 #Fault Diagnosis #LDA #Mutual information #Induction motor

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 상호정보량 기법과 선형판별분석기법에 의한 유도전동기 고장진단
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Van Tung Tran / 2009 / Fault diagnosis of induction motor based on decision trees and adaptive neuro-fuzzy inference / Expert Systems with Applications 36 (9) : 1840 ~ 1849 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Vilas N. Ghate / 2010 / Optimal MLP neural network classifier for fault detection of three phase induction motor / Expert Systems with Applications 37 (4) : 3468 ~ 3481 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Fatiha Zidani / 2008 / A Fuzzy-Based pproach for Diagnosis of Fault Modes in a Voltage-Fed PWM Inverter Indcution Motor Dirve / IEEE Trans., Industrial Electronics 55 (2) : 586 ~ 593 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Nejjari / 2000 / Monitoring and diagnosis of induction motors electrical faults using a current Park’s vector pattern learning approach / IEEE Trans. Ind. Applications 36 (3) : 730 ~ 735 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Zhengping Zhang / 2003 / A Novel Detection Method of Motor Broken Rotor Bars Based on Wavelet Ridge / IEEE Trans. on Energy Conversion 18 (3) : 417 ~ 423 google schola

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