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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안명수 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제11권 제11호(JKIIT, Vol.11, No.11)
발행연도
2013.11
수록면
45 - 51 (7page)
DOI
10.14801/kiitr.2013.11.11.45

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풍력발전은 세계적으로 연구가 크게 활성화 되고 있으며, 기술의 발전으로 점차 대형화 되어 왔다. 하지만 대형화에 따른 고장 발생 가능성은 증가되어 왔다. 따라서 안정적 운영을 확보하고, 유지보수 비용을 줄이기 위한 가장 효율적인 방법은 실시간 상태 감시와 사전 고장 진단 방법이다. 본 논문에서는 고장진단을 위한 신호 분석 방법으로 힐버트 황 변환(Hilbert-Huang Transform, HHT)방법을 사용하여 분류된 정상신호와 고장신호 패턴에 대한 특징정보를 추출한다. 이렇게 추출된 특징정보는 신경망 학습 알고리즘의 입력값으로 사용되어, 학습단계를 거쳐 고장 여부를 판단하게 된다. 이러한 고장 분석 방법은 단순고장이 아닌 긴 시간에 걸쳐서 발생하는 복합적 고장을 조기에 진단할 수 있다.
#wind power #condition monitoring #fault diagnosis #HHT #signal analysis #neural network training

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 풍력발전기의 고장 검출 방법
Ⅲ. 신호 분석 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (16)

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1. [보고서] - E. C. Lee. / 2009 / Outlook and Competitive Analysis of the Domestic Wind Power Industry google schola 2. [보고서] - C. O. Shin. / 2011 / Environmental and Economic Impacts of Offshore Wind Power google schola 3. [학술지(정기간행물)] - R. W. Hyers. / 2006 / Condition monitoring and prognosis of utility scale wind turbine / Energy Material 1 (3) : 187 ~ 203 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 김성권 / 2008 / 해상 데이터 통신을 위한 저전력 전류모드 신호처리 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 8 (4) : 89 ~ 95 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - J. C. Choi. / 2009 / Implementation of Multifunction Sensor Module for Vessel Safety Monitoring / The Journal of IIBC 9 (6) : 135 ~ 139 google schola

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