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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 70 - 75 (6page)
- DOI
- 10.5207/JIEIE.2023.37.5.070
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Recently, there has been growing interest in applying AI (artificial intelligence) technology to predict electric motor defect, perform prevention and maintenance, and reduce recovery costs and losses. This paper proposes an AI-based state discriminator for the electric motor system to improve the existing EOCR into a smart EOCR by adding the predictive maintenance function of the CLOUD environment. Firstly, the smart EOCR based motor system is introduced. Next, five state learning data sets collected from the motor system are constructed. After designing a state discriminator with DNN (Deep Neural Network), a widely used AI technique, and implementing it using the Python language. We prove the effectiveness of the state discriminator.
목차
Abstract
1. 서론
2. 스마트 전자식 과전류계전기에 의한 전동기 시스템
3. AI 기반 상태판별기
4. 성능평가
5. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
C. W. Park, et al., “Development of smart EOCR system technology with AI-based fault prediction and improved power quality function for MCC,” Progress Report, Ministry of SMEs and Startups, pp. 1-42, 2022.
J. C. Seo, “Analysis of Vibration and Current Signal for Fault Diagnosis of Induction Motors,” Master’s Thesis, Sunchon National Uiversity, pp. 1-45, 2002.
Y. J. Go, “A Study on Electrical Faults Verification and Diagnosis of Three-phase Induction motor,” Ph.D.’s Thesis, Chonnam National University, pp. 1-165, 2016.
J. H. Han, K. H. Choi, and J. H. Song, “Detection of induction motor fault using DC-link current analysis,” 2016 KIIEE Spring Conference, p. 195, 2016.
J. H. Han, D. J. Choi, S. U. Park, and S. K. Hong, “DT-CNN based motor failure prediction considering outlier data,” Journal of Institute of Control, Robotics and System, vol. 26, no. 11, pp. 932-939, 2020.
J. C. Seo, “Analysis of Vibration and Current Signal for Fault Diagnosis of Induction Motors,” Master’s Thesis, Sunchon National Uiversity, pp. 1-45, 2002.
Y. J. Go, “A Study on Electrical Faults Verification and Diagnosis of Three-phase Induction motor,” Ph.D.’s Thesis, Chonnam National University, pp. 1-165, 2016.
J. H. Han, K. H. Choi, and J. H. Song, “Detection of induction motor fault using DC-link current analysis,” 2016 KIIEE Spring Conference, p. 195, 2016.
J. H. Han, D. J. Choi, S. U. Park, and S. K. Hong, “DT-CNN based motor failure prediction considering outlier data,” Journal of Institute of Control, Robotics and System, vol. 26, no. 11, pp. 932-939, 2020.
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