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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최동진 (호서대학교) 한지훈 (호서대학교) 홍선기 (호서대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제68권 제5호
발행연도
2019.5
수록면
662 - 669 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2019.68.5.662

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2021

기계학습을 이용한 외란에 강인한 전동기 고장진단 기법과 IoT 기술을 이용한 고장진단 자기 보완 시스템
최동진 정보제어공학과 2021.01 학위논문

2020

소형 IoT 디비이스를 고려한 딥 러닝 전동기 고장진단 시스템
최동진 ,  한지훈 ,  박상욱 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2020.11 학술저널
데이터 타당성 검증을 위한 t-SNE를 이용한 전동기 고장 진단 데이터 분류
최동진 ,  한지훈 ,  박상욱 외 1명 정보 및 제어 논문집 2020.10 학술대회자료
외란에 강인한 RNN을 이용한 전동기 고장 진단 시스템
최동진 ,  한지훈 ,  박상욱 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2020.07 학술대회자료
K-Means와 CNN을 이용한 변화된 환경에서의 전동기 고장 진단
최동진 ,  한지훈 ,  박상욱 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2020.05 학술저널

2019

[컴퓨터지능 및 지능시스템] 심층 학습 및 IoT 기법을 이용한 유도 전동기의 실시간 고장 진단과 자기 보완 시스템
최동진 ,  한지훈 ,  홍선기 전기학회논문지 2019.05 학술저널

2018

기계학습 기반의 노이즈를 고려한 전동기 고장진단 기법 연구
최동진 ,  한지훈 ,  김형섭 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2018.10 학술대회자료
전동기 실시간 고장진단과 딥 러닝 학습을 위한 데이터 처리 시스템
최동진 ,  한지훈 ,  김형섭 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2018.07 학술대회자료

초록· 키워드

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Existing fault diagnosis using deep Learning, has experimented by collecting data from a controlled environment. However, it is not easy to diagnose motor faults in various environments, becuase input data are measured with various disturbances together. For this reason, in this paper, the verification and learning process are separated and used in each system so that motor data of various environments can be considered. In the verification process, a data preprocessing process is added to verify and collect necessary data. A CNN-based in-depth learning algorithm is implemented and data is stored in real time. Since the data is re-learned based on the collected data, a model considering both existing features and newly input data is created. Even the continuous disturbance is also used as learning data, it is easier to cope with disturbance than the conventional method. As a result, a system applicable to an industrial field is proposed considering various environments.
#IoT #Deep Learning #Self-Complement #Real-time #Diagnosis

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험
4. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Z. Feng / 2012 / Vibration signal models for fault diagnosis of planetary gearboxes / Journal of Sound and Vibration 331(22):4919~1939 google schola Y. Lei / 2016 / An intelligent fault diagnosis method using unsupervised feature learning towards mechanical big data / IEEE Trans. Ind. Electron 63(5):3137~3147 google schola W. Sun / 2017 / Convolutional Discriminative Feature Learning for Induction Motor Fault Diagnosis / IEEE Trans. on Industrial Informatics 13(3):1350~1359 google schola Dong-Jin Choi / 2018 / Study on Motor Fault Diagnosis Considering Noise Disturbance Based on Machine Learning / KIEE EMECS Falling Conference :29~30 dbpia 한지훈 / 2019 / 유도 전동기의 속도 및 부하 조건을 고려한 딥러닝 고장 진단 알고리즘 개발에 관한 연구 / 전기학회논문지 68(3):423~429 dbpia

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