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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 1,811 - 1,819 (9page)
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As the induction motor is the core production equipment of the industry, it is necessary to construct a fault prediction and diagnosis system through continuous monitoring. Many researches have been conducted on motor fault diagnosis algorithm based on signal processing techniques using Fourier transform, neural networks, and fuzzy inference techniques. In this paper, we propose a fault diagnosis method of induction motor using LPC and DNN. To evaluate the performance of the proposed method, the fault diagnosis was carried out using the vibration data of the induction motor in steady state and simulated various fault conditions. Experimental results show that the learning time of our proposed method and the conventional spectrum+DNN method is 139 seconds and 974 seconds each executed on the experimental PC, and our method reduces execution time by 1/8 compared with conventional method. And the success rate of the proposed method is 98.08%, which is similar to 99.54% of the conventional method.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 고장진단 시스템 구성 및 알고리즘
3. 실험 결과
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
[학위논문] - S. M. Lee / 2007 / Fault Diagnosis for Rotating Machinery with Clearance Using HHT / Master / Univ. of Sungkyunkwan
[학위논문] - D.V. Tuan / 2009 / Fault Detection and Diagnosis for Induction Motors using Local Feature, Variance, Cross-correlation and Wavelet / Ph. D / University of Ulsan
[학술지(정기간행물)] - 한형섭 / 2010 / 신경회로망 기반 고장 진단 시스템을 위한 고장 신호별 특징 벡터 결정 방법 / 한국소음진동공학회논문집 20 (11) : 1009 ~ 1017
[학술지(정기간행물)] - I. A. Basheer / 2000 / Artificial Neural Network : Fundamentals, Computing Design, and Application / Journal of Microbiological Methods 43 : 3 ~ 31
[학술지(정기간행물)] - D. C. Baillie / 1995 / A Comparison of Autoregressive Modeling Techniques for Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings / Mechanical Systems and Signal Processing 10 (1) : 1 ~ 17
[학위논문] - D.V. Tuan / 2009 / Fault Detection and Diagnosis for Induction Motors using Local Feature, Variance, Cross-correlation and Wavelet / Ph. D / University of Ulsan
[학술지(정기간행물)] - 한형섭 / 2010 / 신경회로망 기반 고장 진단 시스템을 위한 고장 신호별 특징 벡터 결정 방법 / 한국소음진동공학회논문집 20 (11) : 1009 ~ 1017
[학술지(정기간행물)] - I. A. Basheer / 2000 / Artificial Neural Network : Fundamentals, Computing Design, and Application / Journal of Microbiological Methods 43 : 3 ~ 31
[학술지(정기간행물)] - D. C. Baillie / 1995 / A Comparison of Autoregressive Modeling Techniques for Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings / Mechanical Systems and Signal Processing 10 (1) : 1 ~ 17
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