빅데이터와 머신러닝 기반의 인버터 고장 분류

김민섭; Tanvir Alam Shifat; 허장욱

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민섭 (금오공과대학교) Tanvir Alam Shifat (금오공과대학교) 허장욱 (금오공과대학교)

저널정보: 한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제20권 제3호

발행연도: 2021.3

수록면: 1 - 7 (7page)

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With the advent of industry 4.0, big data and machine learning techniques are being widely adopted in the maintenance domain. Inverters are widely used in many engineering applications. However, overloading and complex operation conditions may lead to various failures in inverters. In this study, failure mode effect analysis was performed on inverters and voltages collected to investigate the over-voltage effect on capacitors. Several features were extracted from the collected sensor data, which indicated the health state of the inverter. Based on this correlation, the best features were selected for classification. Moreover, random forest classifiers were used to classify the healthy and faulty states of inverters. Different performance metrics were computed, and the classifiers’ performance was evaluated in terms of various health features.

#Failure Classification(고장분류) #Machine Learning(머신러닝) #Inverter(인버터) #Big Data(빅데이터)

참고문헌 (9)

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Choi, H. / 2019 / A Study on the Prediction of Failure of Fuel Pump Based on Big Data and Machine Learning / Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers 2019(4):231~231

윤용호 / 2019 / 태양광 발전시스템 효율향상을 위한 스마트 모니터링 시스템 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 19(1):219~224

Lee, S. T. / 2013 / Development Trends in Electric Vehicle Driving Systems / Journal of the Korean Institute of Power Electronics 16(2):32~37

Min, J. K. / 2016 / Failure Mode Design of PV Inverter Accoding to Grid Conditions / Journal of the The Korean Institute of Power Electronics 2016(7):24~25

Sun, Z. / 2019 / A Survey on Dimension Reduction Algorithms in Big Data Visualization / Cloud Computing, Smart Grid and Innovative Frontiers in Telecommunications :375~395

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