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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.4
- 수록면
- 27 - 36 (10page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.4.27
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모터의 회전자 손상을 진단하기 위해, 모터를 정지 상태로 유지하고 회전자를 일정한 위치로 이동한 후에 인버터를 통해 측정된 저항 및 인덕터 값을 분석하는 방법이 많이 사용되고 있지만, 이것은 회전자를 일정한 위치에 이동해야 하는 반복적인 작업을 필요로 한다. 이에 본 연구에서는 반복적인 작업을 최소화할 수 있도록 인버터, 딥-러닝 엔진, 모바일 앱 프로그램을 포함하는 스마트 모터 진단 시스템을 구현하여, 인버터를 통해 측정한 소수의 데이터를 입력으로 사용하는 딥-러닝 알고리즘을 실행하여 빅 데이터를 생성하고, 이 데이터를 기반으로 학습을 진행한 후에 모터를 진단할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 이 진단 시스템은 진단 장치의 진단 정확도를 검증할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 방식의 딥-러닝 스마트 진단 시스템으로 사용 가능함을 확인 할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 스마트 모터 진단 시스템의 설계 및 구현
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
F. Immovilli / 2013 / Bearing fault model for induction motor with externally induced vibration / IEEE Trans. Ind. Electron 60(8):3408~3418
B. Xu / 2013 / Improvement of the Hilbert method via ESPRIT for detecting rotor fault in induction motors at low slip / IEEE Trans. Energy Convers 28(1):225~233
P. M. De La Barrera / 2014 / High-resistance connection detection in induction motor drives using signal injection / IEEE Trans. Ind. Electron 61(7):3563~3573
Georgakopoulos / 2011 / Detection of induction motor faults in inverter drives using inverter input current analysis / IEEE Trans. Ind. Electron 58(9):4365~4373
B. Kim / 2013 / Automated Detection of Rotor Faults for Inverter-Fed Induction Machines Under Standstill Conditions / IEEE Trans. on Ind. App 47(1):2024~2033
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