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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
V. N. Ghate (College of Engineering Amravati Maharashtra) S. V. Dudul (Amravati University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.4 No.3
발행연도
2009.9
수록면
389 - 395 (7page)

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Industrial motors are subject to incipient faults which, if undetected, can lead to motor failure. The necessity of incipient fault detection can be justified by safety and economical reasons. The technology of artificial neural networks has been successfully used to solve the motor incipient fault detection problem. This paper develops inexpensive, reliable, and noninvasive NN based incipient fault detection scheme for small and medium sized induction motors. Detailed design procedure for achieving the optimal NN model and Principal Component Analysis for dimensionality reduction is proposed. Overall thirteen statistical parameters are used as feature space to achieve the desired classification. GFFD NN model is designed and verified for optimal performance in fault identification on experimental data set of custom designed 2 HP, three phase 50 ㎐ induction motor.
#Induction motor #Fault detection #GFFDNN #PCA

목차

Abstract
1. Introduction
2. Feature Extraction
3. Generalized Feed Forward NN
4. Dimensionality Reduction Using Principal Component Analysis
5. Results and Discussion
APPENDIX
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - R. Isermann / 1997 / Supervision, fault-detection and faultdiagnosis methods-An introduction / Control Eng. Practice 5 (5) : 639 ~ 652 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - S. Leohardt / 1997 / Methods of fault diagnosis / Control Eng.Practice 5 (5) : 683 ~ 692 google schola 3. [단행본] - R. Patton / 1989 / Fault Diagnosis in Dynamic Systems,Theory and Application / Prentice-Hall google schola 4. [단행본] - M.-Y Chow / 1997 / Methedologies of using Neural Network and Fuzzy Logic for Motor Incipient Fault Detection / World Scientific google schola 5. [학술지(정기간행물)] - M. -Y. Chow / 1993 / On the application and design consideration of artificial neural network fault detectors / IEEETrans. Ind. Electron 40 : 181 ~ 198 google schola

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