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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.11
- 수록면
- 1,091 - 1,100 (10page)
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This paper presents an approach for the monitoring and detection of faults in induction machine by using data fusion technique and Dempster-Shafer theory Features are extracted from motor stator current and vibration signals. Neural network is trained and Hosted by the selected features of the measured data. The fusion of classification results from vibration and current classifiers increases the diagnostic accuracy. The efficiency of the proposed system is demonstrated by detecting motor electric and mechanical faults originated from the induction motors. The results of the test confirm that the proposed system has potential for real time application.
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[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Root Cause AC Motor Failure Analysis with a Focus on Shaft Failures 36 (5) : 1435 ~ 1448
[학술지(정기간행물)] - / 2003 / 유도전동기의 고장원인분석 및 진단기술 : 62 ~ 104
[학술지(정기간행물)] - / 2004 / Case-Based Reasoning System with Petri Nets for Induction Motor Fault Diagnosis 27 (5) : 301 ~ 311
[학술지(정기간행물)] - / iso/wd19035-2. / 교류전동기의 포괄적인 On-line 감시도구
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