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저자정보
이인수 (경북대학교) 서해문 (전자부품연구원) 남윤석 (동국대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2011 제26회 ICROS 학술대회
발행연도
2011.5
수록면
356 - 359 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (17)

2013

가스모니터링 시스템에서의 PCA 기반 가스센서 고장진단
이인수 ,  안성수 Proceedings of KIIT Conference 2013.05 학술대회자료

2012

SVM과 신경회로망을 이용한 비선형시스템의 고장감지와 분류방법 연구
이인수 ,  조정환 ,  서해문 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2012.06 학술저널
SVM과 인공신경회로망에 기반한 비선형시스템의 고장감지 및 분류
이인수 ,  조정환 ,  서해문 외 1명 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2012.04 학술대회자료

2011

이산웨이블렛변환과 신경회로망에 기반한 비선형시스템의 고장진단
이인수 ,  서해문 ,  남윤석 한국정보기술학회논문지 2011.10 학술저널
이산웨이브렛변환과 신경회로망을 이용한 유도전동기 고장진단시스템 개발
이인수 한국정보기술학회논문지 2011.08 학술저널
신경회로망과 이산웨이블렛변환을 이용한 비선형시스템의 고장진단
이인수 ,  서해문 ,  남윤석 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2011.05 학술대회자료
ART2 신경회로망과 이산웨이블릿변환을 이용한 작물생장환경의 가스모니터링 시스템
이인수 ,  김영웅 ,  이상진 외 2명 정보 및 제어 논문집 2011.04 학술대회자료

2009

가스모니터링 시스템에서의 ART2 신경회로망 기반 가스분류 및 센서 고장진단
이인수 Proceedings of KIIT Conference 2009.06 학술대회자료
반도체식 가스센서 시스템에서의 가스분류 및 고장진단
이인수 ,  심창현 한국정보기술학회논문지 2009.04 학술저널

2008

접촉전위와 ART-2 신경회로망을 이용한 산화주석 가스센서의 고장진단
이인수 ,  심창현 한국정보기술학회논문지 2008.06 학술저널

2004

가스모니터링 시스템에서의 신경회로망 기반 센서고장진단
이인수 ,  조정환 ,  심창현 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2004.02 학술저널

2002

비선형시스템의 고장진단을 위한 신경회로망 기반 통계적접근법
이인수 ,  조원철 한국지능시스템학회 논문지 2002.12 학술저널
신경회로망기반 다중고장모델에 의한 비선형시스템의 고장감지와 분류
이인수 전자공학회논문지-SC 2002.01 학술저널

2001

신경회로망에 의한 모델기반 고장진단기법과 적용
이인수 ,  조원철 ,  김경연 외 3명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2001.10 학술대회자료
신경회로망기반 다중고장모델에 의한 비선형시스템의 고장진단
이인수 대한전자공학회 학술대회 2001.06 학술대회자료

1998

선형시스템의 모델기반 고장감지와 분류 ( Model-Based Fault Detection and Isolation of a Linear System )
이인수 ,  전기준 전자공학회논문지-S 1998.01 학술저널

1997

ART2 신경회로망을 이용한 선형 시스템의 다중고장진단
이인수 ,  신필재 ,  전기준 제어로봇시스템학회 논문지 1997.06 학술저널

초록· 키워드

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In this paper, we propose a fault diagnosis method using neural networks and DWT(discrete wavelet transform) to detect and isolate faults in nonlinear systems. In the proposed method, the fault is detected as the errors between the system output and the neural network nominal system output cross a threshold. Once a fault in the system is detected, the system output signals are converted to the frequency domain by DWT. Then the ART2 NN fault classifier isolates the fault. The algorithm contains three main steps: a fault detection part by threshold test, a data preprocessing part via DWT and a fault isolation part by fault classifier. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagnosis method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.
#Fault diagnosis #neural network #discrete wavelet transform #nonlinear system

목차

Abstract
1. 서론
2. 비선형시스템의 고장진단방법
3. 시뮬레이션 결과 및 고찰
3. 결론
감사의 글
참고문헌

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