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손종덕 (부경대학교) 뉴강 (부경대학교) 양보석 (부경대학교) 황돈하 (한국전기연구원) 강동식 (한국전기연구원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2006년도 부산지부 추계학술대회 논문집
발행연도
2006.10
수록면
31 - 35 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

다중 센서를 이용한 유도전동기의 결함진단 분류기의 성능 평가
손종덕 ,  뉴강 ,  양보석 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2006.11 학술대회자료
유도전동기의 결함진단을 위한 분류기의 성능 비교
손종덕 ,  뉴강 ,  양보석 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2006.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Fault detection and diagnosis is the most important in condition-based maintenance (CBM) in industry system that usually begins from collecting signatures of running machines using multiple sensors for subsequent accurate analysis. With the quick development in industry, there is an increasing requirement of selecting special sensors that are cheap, robust, and easy-installation. This paper experimentally investigated performances of four types of sensors used in induction motors faults diagnosis, which are vibration, current, voltage and flux. In addition, Diagnostic effects of five popular classifiers also were evaluated. First, the raw signals from the four types of sensors are collected at the same time. Then the features are calculated from collected signals. Next, these features are classified through five classifiers using artificial intelligence (AI) techniques. Finally, conclusions are given based on the experiment results.
#Fault diagnosis(결함진단) #Induction motor(유도 전동기) #Signal evaluation(신호 평가) #Classifier comparison(분류 비교)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험
3. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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