웨이블릿 분석과 신경망을 이용한 농형 유도전동기 고장 진단

이재용; 강대성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이재용 강대성

저널정보: 한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제9권 제1호

발행연도: 2008.1

수록면: 75 - 81 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

웨이블릿 분석과 신경망을 이용한 농형 유도전동기 고장 진단

이재용 , 강대성 융합신호처리학회 논문지 2008.01 학술저널

2007

웨이블릿 변환 기반 농형 유도전동기 고장 진단 구현

이재용 , 추정호 , 정명경 외 1명 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2007.05 학술대회자료

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산업 전반에 걸쳐 유도 전동기는 필수적인 요소로 그 비중이 매우 크다. 이에 수반하여 유도 전동기의 고장은 단지 유도 전동기라는 전기기기에 국한되는 것뿐만 아니라 전동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 다른 고장을 유발하는 원인이 되기도 한다. 이는 산업 시스템의 신뢰성을 실추시키는 악영향을 수반한다. 따라서 이를 예방하기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있는 유도 전동기의 고장을 자동 판별하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 고장 진단 방법은 고정자 전류를 취득하여 이를 웨이블릿 분석하여 그 신호의 특징을 추출한다. 이렇게 추출된 신호의 특징을 신경망을 사용해서 자동 판별하게 된다. 유도 전동기의 고장의 대부분을 차지하는 3가지의 고장을 모의 고장 유도전동기를 사용해서 시험하였다. 제안하는 시스템은 3가지의 유도 전동기의 고장을 간단한 장비로 진단을 수행하여 신뢰도 높은 고장 진단 시스템을 제안하였다.

#Induction motor #wavelet analysis #neural network #fault diagnosis

참고문헌 (8)

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Don-Ha Hwang / 2006 / A Method for Dynamic Simulation and Detection of Air-gap Eccentricity in Induction Motors by Measuring Flux Density / IEEE CEFC : 69 ~

J. Penman / 1994 / Detection and Location of Interturn Short Circuits in The Stator Winding of Operation Motors / IEEE Trans. on Energy Conversion 9 (4) : 652 ~ 658

R. R. Schoen / 1995 / An Unsupervised On-Line System for Induction Motor Falut Detection Using Stator Current Monitoring, IEEE trans / Industry Application 31 (6) : 1280 ~ 12

Robi Polikar / / The wavelet tutorial-fundamental concepts & An overview of the wavelet theory, 2nd edition

江?春文 / 1994 / 전동기의 보수점검 및 고장진단 / 성안당

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강대성

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