메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
장원철 (울산대학교) 강명수 (울산대학교) 최병근 (국립경상대학교) 김종면 (울산대학교)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회 학술대회논문집 한국소음진동공학회 2013년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2013.10
수록면
346 - 353 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Industrial processes need to be monitored in real-time based on the input-output data observed during their operation. Abnormalities in an induction motor should be detected early in order to avoid costly breakdowns. To early identify induction motor faults, this paper effectively estimates spectral envelopes of each induction motor fault by utilizing a linear prediction coding (LPC) analysis technique and an expectation maximization (EM) algorithm. Moreover, this paper classifies induction motor faults into their corresponding categories by calculating Mahalanobis distance using the estimated spectral envelopes and finding the minimum distance. Experimental results shows that the proposed approach yields higher classification accuracies than the state-of-the-art approach for both noiseless and noisy environments for identifying the induction motor faults.
#Fault classification(고장 분류) #LPC analysis(선형 예측 코딩 분석) #EM algorithm(EM 알고리즘) #Mahalanobis distance(마할라노비스 거리)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 유도 전동기 결함 유형
3. 유도 전동기 결함 분류 시스템
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

전류 및 진동 데이터를 이용한 유도전동기 고장진단 시스템 구현에 관한 연구
권정민 ,  이홍희 ,  이명재 외 1명 전력전자학회 학술대회 논문집 2006 .06
Feature-Based Analysis for Fault Diagnosis of Gas Turbine using Machine Learning and Genetic Algorithms
안병현 ,  유현탁 ,  최병근 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2018 .02
설비진단을 위한 초음파 신호의 특징분석 적용
박동희 ,  안병현 ,  김효중 외 3명 한국소음진동공학회논문집 2017 .10
적응적 자가 튜닝 서포트벡터머신을 이용한 베어링 고장 진단
김재영 ,  김종면 ,  최병근 외 1명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2016 .01
LPC와 DTW 기법을 이용한 유도전동기의 고장검출 및 진단
황철희 ,  김용민 ,  김철홍 외 1명 한국컴퓨터정보학회논문지 2011 .03

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-530-001497034