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

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지

Fault Diagnosis of Induction Motor Using Clustering and Principal Component Analysis

클러스터링과 주성분 분석기법을 이용한 유도전동기 고장진단

  • Park Chan-Won (Chungbuk National University School of Electrical and Computer Engineering) ;
  • Lee Dae-Jong (Chungbuk National University School of Electrical and Computer Engineering) ;
  • Park Sung-Moo (Chungbuk National University School of Electrical and Computer Engineering) ;
  • Chun Myung-Geun (Chungbuk National University School of Electrical and Computer Engineering)
  • 박찬원 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 이대종 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 박성무 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 전명근 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2006.05.01
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Abstract

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 고장신호를 얻기 위하여 구축하였으며, 취득된 데이터를 이용하여 진단 알고리즘을 구축하였다. 취득된 데이터 중에서 진단을 위해 사용될 훈련데이터는 퍼지 기반 클러스터링 기법을 이용하여 신뢰성 높은 데이터를 선택하여 고장별 신호를 추출하였다. 진단 알고리즘으로는 데이터를 주성분 분석기법을 적용하였으며, 최종 분류를 위해 Euclidean 기반 거리척도 기법을 이용하였다. 다양한 부하 및 고장신호에 대하여 제안된 방법을 적용하여 타당성을 검증하였다.

Keywords