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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology Journal of Mechanical Science and Technology Vol.22 No.1
발행연도
2008.1
수록면
85 - 95 (11page)

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Fault detection and diagnosis is critical for healthy operation of an elevator system. In order to realize a real-time and convenient diagnosis and satisfy the requirement of advanced maintenance of an elevator system, this paper proposes an intelligent fault diagnosis approach of induction motor for elevator traction machine using a developed decision fusion system. First, the basic knowledge of fusion techniques is briefly introduced which consists of classifier selection and decision fusion. Then a developed decision fusion system is presented. Next, four fusion algorithms?majority voting, Bayesian belief, multi-agent and modified Borda count?are employed for comparison in a real-world diagnosis experiment of a faulty elevator motor system. Based on the satisfactory results shown in the experiment, a big potential in real-world application is presented that is effective and cost saving only by analyzing stator current signals using proposed decision fusion system.
#Elevator traction machine #Induction motor #Fault diagnosis #Decision fusion system #Classifier Selection #Multi-classifier fusion #Stator current signal

목차

Abstract
1. Introduction
2. Preliminary knowledge
3. Decision fusion system used in elevator motor fault diagnosis
4. Results and discussion
5. Conclusions
References

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
R. Lapierre , 1997 , Going up? Be sure to have a safe esca-lator, elevator ride , the Building Owners and Man-agers Association International google schola W. L. Chan , 1998 , A cost-effective remote monitoring and communication system in elevator technology , Elevcon’98 : 1 ~ 6 google schola A. H. Bonnett , 2003 , Root causes AC motor failure analysis with a focus on shaft failures , IEEE Transactions on Industry Applications 36 (5) : 1435 ~ 1448 google schola S. Yuan , 2004 , Intelli-gent diagnosis in electromechanical operation sys-tems , IEEE Proceedings of International Confe-rence on Robotics & Automation : 2267 ~ 2272 google schola Y. Qian , 2003 , An expert system for real-time fault diagnosis of complex chemical processes , EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS 24 (4) : 425 ~ 432 google schola

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