매입형 영구자석 동기 전동기의 감자와 편심 진단 :Demagnetization and eccentricity faults diagnosis of interior permanent magnet synchronous motor

김영재

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 김영재 (고려대학교, 고려대학교 대학원)

지도교수: 이상빈

발행연도: 2019

저작권: 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수9

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

매입형 영구자석 동기 전동기의 감자와 편심 진단

김영재 스마트융합학과 2019.01 학위논문

2018

오프라인 시험을 통한 영구자석 전동기의 결함 진단

김영재 , 이상빈 대한전기학회 학술대회 논문집 2018.07 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

Permanent magnet motors are used in many industries because of their high power and ease of control. As the importance of permanent magnet motors increases, the importance of preventing accidents related to motors is also increasing. This is because the failure of the motor does not only lead to the repair cost of the unit itself, but also to an accident throughout the system with the motor. A study on this method of fault finding is needed because there is not enough way to properly diagnose the demagnetization and eccentricity of a permanent magnet motor, despite a significant proportion of the cause of motor failure. It is also important to check the rotor condition on a regular basis for optimum performance during the entire running process. In this thesis, to diagnose demagnetization or rotor eccentric failure in permanent magnet, a method of performing diagnosis using inverter when the motor is stationary is proposed. The diagnostic signal is a alternating magnetic signal of the desired size and frequency at various angular positions. Since the diagnostic signal does not produce a rotating field, it is possible to automatically diagnose the fault without disassembling the motor when the motor is stationary.

#전동기 고장진단

목차
1. 서론 1
1.1 연구배경 및 필요성 1
1.2 영구 자석 동기전동기의 감자와 편심 3
1.3 영구자석형 동기전동기의 종류 및 특성 5
1.4 연구 방향 및 목표 6
2. 영구 자석 감자와 회전자 편심의 원인 8
2.1. 영구 자석 감자 8
2.1.1. 자기이력곡선과 감자곡선 8
(a) 자기이력곡선 8
(b) 감자곡선 10
2.1.2. 영구 자석 감자의 원인 12
(a) 온도 12
(b) 외부에 의한 자계 13
(c) 기계 및 화학적 스트레스 15
2.2. 편 심 17
3. 기존 연구 20
3.1. 영구 자석 감자 진단 20
3.1.1. 육안검사 20
3.1.2 자속 밀도 측정 21
3.1.3 역기전력 측정 22
3.1.4 전류스펙트럼 분석 23
3.2. 편심 진단 25
3.2.1. TIR(Total Indicated Reading) 검사 25
3.2.2. 전류 스펙트럼 분석 26
3.3. 신호 주입 방법 25
4. 제안하는 방법 28
4.1. 제안하는 방법의 기본 개념 28
4.1.1. 인버터를 이용한 고장 진단 28
4.1.2. 기자력과 인덕턴스 30
4.2. 영구 자석 전동기의 감자 진단 32
4.3. 영구 자석 전동기의 편심 진단 34
4.4. 최근 기술 동향과 기존 연구와의 차별점 37
5. 실 험 38
5.1 실험 설정 38
5.2 실험 과정 43
5.3 실험 결과 45
6. 결 론 51
7. 참고문헌 53

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)