대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

KPCA 특징추출기법을 이용한 유도전동기 결함 진단 연구

Study on Faults Diagnosis of Induction Motor Using KPCA Feature Extraction Technique

  • 한상보 (한국전기연구원 전력설비진단연구그룹) ;
  • 황돈하 (한국전기연구원 전력설비진단연구그룹) ;
  • 강동식 (한국전기연구원 전력설비진단연구그룹)
  • Han, Sang-Bo (Korea Electrotechnology Research Institute(KERI), Power Facilities Diagnosis Research Group) ;
  • Hwang, Don-Ha (Korea Electrotechnology Research Institute(KERI), Power Facilities Diagnosis Research Group) ;
  • Kang, Dong-Sik (Korea Electrotechnology Research Institute(KERI), Power Facilities Diagnosis Research Group)
  • 발행 : 2007.07.18
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초록

본 연구는 유도전동기 진단시스템을 개발하기 위하여 테스트 전동기 내부에 취부된 자속센서 신호를 사용한 알고리즘 적용 결과를 논한 것으로서 분류기별 고장 판별 정확도에 대하여 서술하였다. 특징추출은 Kernel Principal Component Analysis (KPCA) 방법을 이용 하였으며, 테스트 샘플들에 대해서는 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 k-NN(k-Nearest neighbors) 분류기법을 이용하여 판별하였다. 회전자 바 손상이나 편심(동적/정적)인 경우는 두 가지 분류기 모두 95[%]이상의 높은 분류 정확도를 보였지만, LDA인 경우 정상상태를 비롯한 베이링 불량이나, 샤프트 변형인 경우는 낮은 분류율을 보였다.

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