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자료유형
학술저널
저자정보
강중순 (Ulsan College)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제24권 제9호
발행연도
2014.9
수록면
675 - 681 (7page)

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This paper proposes a fault diagnosis system for an induction motor. This system uses empirical mode decomposition(EMD) to extract fault signatures and multi-layer perceptron(MLP) neural network to facilitate an accurate fault diagnosis. EMD can not only decompose a signal adaptively but also provide intrinsic mode functions(IMFs) containing natural oscillatory modes of the signal. However, every IMF does not represent fault signature, an IMF selection algorithm based on harmonics and their energy of each IMF is proposed. The selected IMFs are utilized for fault classification using MLP and this system shows approximately 98 % diagnosis accuracy for the fault vibration signal of the induction motor.
#Induction Motor(유도 전동기) #Fault Diagnosis(고장 진단) #Empirical Mode Decomposition(경험적 모드 분해) #Intrinsic Mode Function(고유 모드 함수) #Neural Network(신경회로망)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 배경이론
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (24)

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1. [학술지(정기간행물)] - 양보석 / 2004 / 진동 및 전류신호의 데이터융합을 이용한 유도전동기의 결함진단 / 한국소음진동공학회논문집 14 (11) : 1091 ~ 1100 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 이성상 / 2005 / LPC 잔여신호의 에너지를 이용한 회전기기의 고장진단 시스템 / 신호처리.시스템학회 논문지 6 (3) : 143 ~ 147 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 정의필 / 2006 / 특징 추출과 검출 오차 최소화 알고리듬을 이용한 회전기계의 결함 진단 / 한국소음진동공학회논문집 16 (1) : 27 ~ 33 dbpia 4. [학위논문] - Tuan, D. V. / 2009 / Detection and Diagnosis for Induction Motors Using Local Feature, Variance, Cross-correlation and Wavelet / 박사 / University of Ulsan google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 한형섭 / 2010 / 신경회로망 기반 고장 진단 시스템을 위한 고장 신호별 특징 벡터 결정 방법 / 한국소음진동공학회논문집 20 (11) : 1009 ~ 1017 dbpia

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