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학술대회자료
저자정보
Tanvir Alam Shifat (Kumoh National Institute of Technology) Jang Wook Hur (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
발행연도
2021.2
수록면
591 - 594 (4page)

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Current signature analysis is a proven method to diagnose motor-related faults at the incipient stage as well as to model a prognostics framework. Due to three-phase operational complexity, selecting a suitable phase current is a challenging task. Working with all three phases will increase computational expense and decision making will become time-consuming. Therefore, a method is required that guarantees accurate condition monitoring in a shorter period is necessary. In this paper, we present an improved fault diagnosis and prognostics framework of electric motors using a single-phase normalized modal current computation that preserves the characteristics of all three-phases. The normalized modal current ensures the presence of three-phase currents as it is calculated using a linear phase relationship and normalized current amplitudes. The effectiveness of this method is verified using a brushless DC (BLDC) motor at different health states. Using the modal current analysis, anomalies were detected through the third harmonic analysis in different health states of the motor. Also, for future predictions, a support vector machine (SVM) classifier is trained and validated for the features computed from the motor current.
#BLDC motor #Fault diagnosis #Machine learning #Modal current

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. PROPOSED METHOD
III. OVERVIEW OF RELATED THEORIES
IV. TEST BENCH AND DATA DESCRIPTION
V. RESULT ANALYSIS AND DISCUSSION
VI. CONCLUSION AND FUTURE WORKS
REFERENCES

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