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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.7
- 수록면
- 23 - 35 (13page)
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초록· 키워드
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본 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균 엔벨로프와 그 주파수의 최대값을 찾기 위한 기울기 하강 방법 사용 단계, (4) 엔벨로프의 주파수 사이의 거리로부터 계산된 중앙값을 얻는데 사용되는 비 중첩 필터 뱅크 단계로 구성된다. 이4-단계필터뱅크는 특징벡터를 추출하기위해 캡스트럼 계수 계산에 사용된다. 마지막으로 유도전동기의 결함 형태를 구분하기 위해 이러한 특수 파라미터를 사용하는 다중 계층 서포트 벡터 머신을 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 약 99.65%의 분류 성능을 보이며, 동시에 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다.
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참고문헌 (23)
참고문헌 신청
A. M. Da Silva / 2008 / Induction Machine Broken Bar and Stator Short-Circuit Fault Diagnostics Based on Three-Phase Stator Current Envelopes / IEEE Transaction on Industrial Electronics 55:1310~1318
황철희 / 2011 / LPC와 DTW 기법을 이용한 유도전동기의 고장검출 및 진단 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16(3):141~148
황철희 / 2011 / 잡음 환경에서의 유도 전동기 고장 검출 및 분류를 위한 강인한 특징 벡터 추출에 관한 연구 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16(12):187~196
P. A. Laggan / 1999 / Vibration Monitoring / IEE Colloquium on Understanding Your Condition Monitoring :1~11
H. Han / 2010 / Fault Diagnosis System Using LPC Coefficients and Neural Network / Proc. of International Forum on Strategic Technology :87~90
황철희 / 2011 / LPC와 DTW 기법을 이용한 유도전동기의 고장검출 및 진단 / 한국컴퓨터정보학회논문지 16(3):141~148
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P. A. Laggan / 1999 / Vibration Monitoring / IEE Colloquium on Understanding Your Condition Monitoring :1~11
H. Han / 2010 / Fault Diagnosis System Using LPC Coefficients and Neural Network / Proc. of International Forum on Strategic Technology :87~90
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