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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 1 - 7 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.23.0142
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Simulation-based validation is a vital approach for evaluating the performance of algorithms in a virtual setting by inducing faults and assessing their responses. This method proves essential for cost and time savings while addressing the challenges associated with acquiring real-world data. The hardware-in-the-loop simulation (HILS) technique has emerged as a valuable tool for creating a realistic and dependable simulation environment that interacts with real systems. This approach allows flexible modification and enhancement of state monitoring algorithms. In this study, we integrate a sensor system designed for remotely monitoring industrial scrubber fan systems with an actual scrubber fan setup. The monitoring algorithm undergoes testing using the HILS technique, employing a virtual fault injection system.
목차
Abstract
I. 서론
II. 상태 모니터링 시스템 및 가상 고장 인가 시스템
III. 실험 및 고찰
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (30)
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V. Climente-Alarcon, J. A. Antonino-Daviu, E. G. Strangas, and M. Riera-Guasp, “Rotor-bar breakage mechanism and prognosis in an induction motor,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 62, no. 3, pp. 1814-1825, 2015.
S. Kumar, D. Mukherjee, P. K. Guchhait, R. Banerjee, A. K. Srivastava, D. N. Vishwakarma, and R. K. Saket, “A comprehensive review of condition based prognostic maintenance (CBPM) for induction motor”, IEEE Access, vol. 7, pp. 90690-90704, 2019.
F. Dalvand, A. Kalantar, and M. S. Safizadeh, “A novel bearing condition monitoring method in induction motors based on instantaneous frequency of motor voltage,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 63, No. 1, pp. 364-376, 2016.
M. D. Prieto, G. Cirrincione, A. G. Espinosa, J. A. Ortega, and H. Henao, “Bearing fault detection by a novel condition- monitoring scheme based on statistical-time features and neural networks,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 60, No. 8, pp. 3398-3407, 2013.
H. Su and K. T. Chong, “Induction machine condition monitoring using neural network modeling,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 54, No. 1, pp. 241-249, 2007.
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