메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제7호
발행연도
2004.12
수록면
878 - 882 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

조건부 FCM과 방사기저함수네트웍을 이용한 유도전동기 고장 검출
김승석 ,  이대종 ,  박장환 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2004.12 학술저널
조건부 FCM과 방사기저함수네트웍을 이용한 유도전동기 고장 검출
김승석 ,  김형배 ,  유정웅 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 방법의 성능이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 알 수 있었다.
#Principle Component Analysis #Conditional Fuzzy C-means #Radial Basis Function Network #Fault detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 계층적 모델 최적화
3. 시뮬레이션 및 결과
4. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌
저자소개

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

방사기저함수 신경망을 기반한 ECG신호의 적응필터링
이주원 ,  이한욱 ,  이종회 외 3명 대한전자공학회 학술대회 1999 .11
강건하고 정확한 방사기저함수를 위한 정규화 파라미터의 최적화
김원해 ,  박도현 ,  최동훈 대한기계학회 춘추학술대회 2012 .11
인간 중심형 시스템 및 컴퓨팅을 위한 점진적인 방사기저함수 네트워크의 설계
이명원 ,  곽근창 한국정보기술학회논문지 2012 .04
조건부 FCM과 방사기저함수네트웍을 이용한 유도전동기 고장 검출
김승석 ,  김형배 ,  유정웅 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-014868358