한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
비트맵 방식, 벡터 방식, 이미지프로세싱, 이미지 편집도구 |
| 영문제목(English Title) |
Faults Diagnosis of Induction Motors by Neural Network |
| 저자(Author) |
김부열
우혁재
송명현
박중조
김경민
정회범
Boo-yeol Kim
Hyuk-jae Woo
Myung-hyun Song
Joong-jo Park
Kyoung-min Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 06 NO. 02 PP. 0294 ~ 0299 (2002. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이 논문은 신경회로망을 기반으로 한 유도전동기의 고장 진단 기법을 제시한다. 제안된 기법은 고정자전류만을 측정하여 FFT 변환 후 진단 훈련을 위해 일반화한다. 정상, 베어링고장, 고정자 권선고장 그리고 회전자 엔드-링 고장을 갖는 모터로부터 학습데이터를 획득하고 여러 고장 유형을 진단한다. 더욱 효과적인 고장 진단을 위해, 전부하의 100％, 60％, 30％로 부하율을 변화시켜서 학습절차에 적용하였다. 실험 결과들은 제안된 방법이 오차 범위 0.56％∼0.04％와 같은 높은 진단 정밀도를 가지고 있어 실제 진단시스템에 적용 가능함을 보여주고 있다.
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영문내용
(English Abstract) |
This paper presents a faults diagnosis technique of induction motors based on a neural network. Only stator current is measured, transformed by using FFT and normalized for the training. Healthy, bearing fault, stator fault and rotor end-ring fault motors are prepared to obtain the learning data and diagnose the several faults. For more effective diagnosis, the load rate is changed by 100%, 60%, 30% of full load and the obtained are applied to the teaming process. The experimental results show the proposed method is very detectable and applicable to the real diagnosis system.
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| 키워드(Keyword) |
Faults Diagnosis
Neural Network
Induction Motor
FFT
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