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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고영진 (Tongmyong University) 김귀남 (Suncheon Jeil College) 김용현 (Chonnam National University) 이범 (Chonnam National University) 김경민 (Chonnam National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제3호
발행연도
2020.9
수록면
883 - 889 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

Park’s Vector 패턴과 CNN을 이용한 유도전동기 고정자 고장진단방법
고영진 ,  김귀남 ,  김용현 외 2명 전기전자학회논문지 2020.09 학술저널

2014

Park’s Vector Approach의 위상각 변이를 활용한 유도전동기 고정자 고장진단
고영진 ,  이범 ,  송명현 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2014.04 학술저널

2013

Park`s Vector Approach의 지수함수에 기반한 유도전동기 고장진단
고영진 ,  김경민 ,  이범 외 1명 제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집 2013.12 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 CNN(Convolution Neural Network)을 이용한 유도전동기 고정자 고장진단에 PV(Park’s Vector)패턴을 특징으로 활용하는 방법을 제안하였다. 기존의 CNN을 이용한 유도전동기 고장진단 방법은 3상 전류를 이미지화하여 진단을 수행하였으나, 이 방법은 인위적으로 전류의 시작점, 위상 등을 맞춰 정규화를 수행해야하는 번거러움이 존재하나, PV패턴을 이용할 경우 일정 원의 패턴을 나타내기 때문에 정규화의 문제를 해결 할 수 있었다. 또한 PV패턴을 이용할 경우, 특징벡터가 자동적으로 정규화됨에 따라 기존의 전류데이터를 이미지화한 결과보다 CNN의 정확도 측면에서 18.18[%] 우수함을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
#3-Phase Induction Motor #Fault Diagnosis #ITSC #CNN #PVA

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 및 측정환경
Ⅲ. PV 패턴 추출
Ⅳ. CNN 적용
Ⅴ. 결론
References

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