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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.7 No.2
발행연도
2007.6
수록면
102 - 108 (7page)

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The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. This study introduces a technique to detect and identify faults in induction motors. Stator currents were measured and stored by time domain. The time domain is not suitable for representing current signals, so wavelet transform is used to convert the signals onto frequency domain. The raw signals can not show the significant feature, therefore difference values are applied. The difference values were transformed by wavelet transform and the features are extracted from the transformed signals. The dynamic time warping method was used to identify the four fault types. This study describes the results of detecting fault using wavelet analysis.
#Induction motor #fault detection and diagnosis #wavelet transform #dynamic time warping

목차

Abstract
1. Introduction
2. Fault detection and identification methods
3. Data acquisition and preprocessing
4. Experimental results
5. Conclusions
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 1993. / Parameter Estimation, Condition Monitoring, and Diagnosis of Electrical Machines google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / / International Conference in Electrical Machines : 13 ~ 17 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / Aug.15-18,2000. / A Review on Induction Motor Online Fault Diagnosis 3 : 1353 ~ 1358 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2001. / Broken Bar Detection in Induction Motor via Wavelet Transformation : 95 ~ 99 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 30Sept.-4Oct.2001 / Pattern Recognition-A Technique for Induction Machines Rotor Fault Detection Eccentricity and Broken Bar Fault 3 : 1572 ~ 1578 google schola

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