Abstract
This paper describes the fault diagnosis based on real-time data of the inverter system for brush less DC motor drive. After identifying all the fault types in the inverter system, a preliminary typical analysis of fault types has been classified into the key fault symptoms. The predicted fault performances are then substantiated by using ACSL(Advanced Continuous Simulation Language), and the simulated results are composed of knowledge-base. The real-time measured data from the inverter system are compared with the simulated knowledge-base through the inference engine of expert system, which have been used to diagnose the fault causes. If some faults may occur in the inverter system, this system will be stopped. And then the expertise of elimination and remedial strategies about the fault causes, will be supplied rapidly to operator who doesn't know well about the inverter drive system.system.
이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.