돌극형 동기 전동기의 댐퍼 바 고장 진단 :Broken damper bar detection in salient pole synchronous motor

박상욱

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 박상욱 (고려대학교, 고려대학교 대학원)

지도교수: 이상빈

발행연도: 2019

저작권: 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수2

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

돌극형 동기 전동기의 댐퍼 바 고장 진단

박상욱 스마트융합학과 2019.01 학위논문

2018

전류 분석을 통한 돌극형 동기 전동기의 댐퍼 바 고장 진단

박상욱 , 이상빈 대한전기학회 학술대회 논문집 2018.07 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

Detection method of broken damper bar in salient-pole synchronous motor has not been rarely reported in the literature. Because the cases of broken damper bar in salient-pole synchronous motor are not common. Damper fault may cause degradation on motor performance. In extreme cases, motor may not startup in the end. Considering the uses of salient pole synchronous motor (ex. power plant etc.),
the impact of economic loss incurred by low-efficiency operation and unplanned process outage can be significant.
So, in this thesis, it is proposed that off-line and on-line diagnosis methods to detect broken damper bar. It is required measurement of current, voltage and flux that methods proposed in this thesis. The analysis and conclusions presented in thesis are verified through testing on custom built lab motor (380V, 4P, 30kW).

1. 서론 1
1.1. 전동기의 역할과 고장 진단의 중요성 1
1.2. 전동기 고장 1
1.3. 돌극형 동기 전동기 4
1.4. 연구의 목표 7
1.5. 논문의 구성 7
2. 유도 전동기 회전자 결함 진단 방법 9
2.1. 단상 회전 시험(Single Phase Rotation Test, SPRT) 9
2.2. Fluorescent Dye Penetrant Test 11
2.3. Growler Test 12
2.4. High Current Excitation Test 13
2.5. 고정자 전류 스펙트럼 분석(Motor Current Signature Analysis) . 14
3. 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) 16
3.1. 푸리에 변환(Fourier Transform) 16
3.2. 단시간 푸리에 변환(Short Time Fourier Transform) 19
3.3. 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) 21
4. 제안하는 진단 방법 29
4.1. 사선 시험 30
4.2. 활선 시험 32
5. 실험 38
5.1. 실험의 구성 및 과정 38
5.2. 실험 결과 43
5.3.1. 사선 시험 43
5.3.2. 활선 시험 45
6. 결론 53
6.1. 단상 회전 시험을 이용한 사선 시험 53
6.2. 웨이블릿 변환을 이용한 활선 시험 53
7. 참고문헌 56

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)