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저널정보
한국동력기계공학회 한국동력기계공학회 학술대회 논문집 2006年度 春季學術大會 論文集
발행연도
2006.6
수록면
91 - 96 (6page)

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Fault detection and diagnosis are critical for health operation of elevator system. Aim to realize a real-time and convenient diagnosis for satisfying the requirement of advanced maintenance of elevator system. This paper develops an intelligent fault diagnosis system of elevator motor using a new approach, decision fusion. First, the basic knowledge of fusion techniques are briefly introduced which consist of classifier selection and multi-classifier fusion. Then a new decision fusion system is presented. Next Bayesian belief fusion algorithms are employed in a real-world diagnosis experiment of a faulty elevator motor system. Based on the satisfied results shown in the experiment, a big potential in the real-world application is presented that are effective and cost saving only by analyzing stator current signals using proposed decision fusion system.
#Faults Diagnosis #Elevator Induction Motor #Bayesian Belief fusion #Stator Current Signals

목차

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

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