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학술대회자료
저자정보
김형민 (서울대학교) 박찬희 (서울대학교) 서채현 (서울대학교) 윤병동 (원프레딕트)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회
발행연도
2020.12
수록면
1,310 - 1,314 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

다양한 운행 조건에서 모터의 딥러닝 기반 고장 진단 방법
김형민 ,  박찬희 ,  서채현 외 4명 대한기계학회 춘추학술대회 2022.05 학술대회자료
다양한 운행 조건에서 모터의 딥러닝 기반 순시 고장 진단 방법
김형민 ,  박찬희 ,  서채현 외 4명 대한기계학회 춘추학술대회 2022.05 학술대회자료

2020

가변운행조건 하 영구자석 동기전동기의 딥러닝 기반 고장진단을 위한 전류 신호 전처리 기법
김형민 ,  박찬희 ,  서채현 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2020.12 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposes a preprocessing method for faults diagnosis method of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) under various operating conditions. Mechanical & electrical faults of PMSM leads to amplitude and phase modulation of the current signal. However, variations from operating conditions also change the amplitude and phase of the current signal, which make it hard to find fault modulated component of the signal. To solve this problem, current signal is resampled to its angular domain based on its estimated angle, and spectral components of the resampled signal are used as an input of deep learning algorithm to test the relationships between spectral components. To validate the performance of the proposed method, normal and two different fault motors with different operating conditions were tested, and performance between preprocessed data and without preprocessed data were compared. The result shows the generalization capability of the proposed method.
#영구자석 동기전동기 (Permanent Magnet Synchronous Motor) #딥러닝 (Deep learning) #전처리 (Preprocessing) #리샘플링 (Resampling)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 전류 신호 전처리 방식
4. 결론
참고문헌

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