Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지

Fault Classification of Induction Motors by k-NN and SVM

k-NN과 SVM을 이용한 유도전동기 고장 분류

  • 박성무 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 이대종 (충북대학교 BK2l 충북정보기술사업단) ;
  • 권석영 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 김용삼 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 전명근 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2006.11.17
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Abstract

본 논문에서는 PCA에 의한 특징추출과 k-NN과 SVM에 기반을 계층구조의 분류기에 의한 유도전동기의 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 k-NN에 의해 선형적으로 분류 가능한 고장패턴을 분류한 후, 분류가 되지 않는 부분을 커널 함수에 의해 고차원 공간으로 입력패턴을 매핑한 후 SVM에 의해 고장을 진단하는 계층구조를 갖는다. 실험장치를 구축한 후, 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

Keywords