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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상준 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제10권 제7호
발행연도
2012.7
수록면
193 - 198 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

해상풍력발전기 자동 고장진단을 위해 신경망을 이용한 실시간 모니터링 시스템 구현
박상준 ,  강대성 한국정보기술학회논문지 2012.07 학술저널
해상풍력발전기 고장진단을 위한 실시간 자동 모니터링 시스템 구현
박상준 ,  유준호 ,  강대성 대한기계학회 춘추학술대회 2012.04 학술대회자료

초록· 키워드

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대체 에너지 자원으로서 풍력은 경제성 확보를 위해 터빈이 대형화되었고, 우리나라 입지적 조건의 한계와 소음 문제와 같은 요인에 따라 해상으로의 진출은 필연적이다. 하지만 대형화에 따른 고장 발생 가능성이 증가하게 되었고, 해상에 위치함으로서 접근제약에 따른 2차 피해로 인해 추가비용이 발생하게 된다. 본 논문에서는 신뢰성 확보를 위해 Wavelet Transform과 신경망을 이용한 CMS(Condition Monitoring System)기반의 자동 고장진단 시스템을 제안한다. 먼저 이중여자 유도형 발전기의 고정자 전류를 입력신호로 사용했고, Wavelet Transform을 통해 실시간 신호분석이 가능하도록 했다. 신호분석을 통해 분류된 신호패턴의 특징정보는 신경망 알고리즘을 이용하여 학습시킴으로서 자동 고장진단시스템을 구현했다.
#CMS #wavelet transform #neural network algorithm #signal patterns #automatic failure diagnosis

목차

요약
Abstract
1. 서론
Ⅱ. 풍력발전 상태감시 기술
Ⅲ. 신호 분석을 통한 자동 고장진단 시스템
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - M. Chinchilla / 2010 / A novel control strategy for a variable-speed wind turbine with a permanent-magnet synchronous generator / IEEE Trans. On Ind. Applications 46 (1) : 331 ~ 339 google schola 2. [단행본] - Robi Polikar / / The wavelet tutorial-fundamental concepts & An overview of the wavelet theory google schola 3. [단행본] - 박준영 / 2012 / 풍력발전 통합 상태감시시스템 개발 / 한국전기공사협회 : 56 ~ 63 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Chul-Hwan Kim / 2002 / A Novel Fault-Detection Technique of High-Impedance Arcing Faults in Transmission Lines Using the Wavelet Transform / IEEE Trans. on Power Delivery 17 (4) : 921 ~ 929 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - S.Mallat / 1991 / Zero Crossings of a Wavelet Transform / IEEE Trans. Inf. Theory 37 (4) : 1019 ~ 1033 google schola

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