• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.31 no.1
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• pp.95-102
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• 2007

The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis and prognosis are of increasing importance. This study introduces a technique to detect and identify faults in induction motors. Stator currents were measured and stored by time domain. The time domain is not suitable for representing current signals, so wavelet transform is used to convert the signals onto frequency domain. The raw signals can not show the significant feature, therefore difference values between the signal of the health conditions and that of the fault conditions are applied. The difference values were transformed by wavelet transform and the features are extracted from the transformed signals. The dynamic time warping method was used to identify the fault type. This study describes the results of detecting fault using wavelet analysis.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1057-1058
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• 2007

This paper proposes an alternative vibration detection method in a squirrel-cage induction motor using flux sensors. The air-gap flux will be changed when mechanical vibration occurs by bearing fault as well as broken rotor bar and air-gap eccentricity. For detecting those flux variations due to vibration, search coils are installed at stator slots. The induction motor with 380 [V], 7.5 [kW], 4 [Poles], 1,760 [rpm] ratings is used. Magnitudes and distortion of the induced voltage from flux sensors are used to discriminate faulted types. As a result, the flux sensor has been proven to be useful for vibration detection. It is compared to the result with vibration sensor as well.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.163-166
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• 2006

유도전동기는 산업시스템에 있어서 필수적인 요소이기 때문에 유지 관리, 모니터링시스템, 고장 진단 등의 다양한 분야에서 많은 연구가 행해지고 있다. 유도전동기의 운전 중 하나의 고장이 발생한 경우 이것은 전동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 또 다른 고장을 유발시키는 원인이 된다. 따라서 개별적인 고장뿐만 아니라 결합된 형태의 고장을 검출하고 진단하는 것은 유용한 방법이다. 본 논문에서는 전압불평형 고장과 회전자바 고장이 발생한 경우, 그리고 두 고장이 동시에 복합적으로 발생한 경우를 모델링하고 이에 대해 고장 진단을 하였다. 제안된 고장 검출 및 진단 알고리즘은 농형운도전동기의 고정자 전류를 이용하였으며 매트랩 시뮬링크를 사용하여 시뮬레이션 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.106-109
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• 2005

산업화와 더불어 자동화의 요구에 따라 여러 분야에서 유도전동기의 응용 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 인버터단의 전류센서에서 실시간 얻어진 전류신호로 부터 대표적인 전기, 기계적인 4가지 고장(Bearing Fault, Broken Rotor bar, Misalignment, Unbalance)을 검출하여 예기치 못한 고장에 대비할 수 있는 실시간 진단 알고리듬을 제시한다. 실시간 진단의 핵심요소인 동기화 방법으로서 Hilbert Transform을 응용하였다. 총 40세트의 정상 모터 데이터를 임의로 선택하여 두 데이터의 차를 이용하여 0에 근사한 정상 모터 뎀플릿 값을 설정하였다. 이를 이용하여 진단 대상 전동기의 고장 유무를 미리 판단하게 된다. 만약 기준치 이상의 오차가 나타나게 되면, 이와 비교하기 위한 미리 수집된 각4가지 고장 전동기의 미소신호 템플릿 데이터와의 유사성을 비교하여 고장의 종류를 표시하며, 고장의 종류가 진단되지 않은 대상은 고장 유무만 표시된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.6
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• pp.691-697
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• 2006

Induction motors are critical components in industrial process. So there are many research in the condition based maintenance, online monitoring system, and fault detection. This paper presents a scheme on the detection and diagnosis of the three-phase squirrel induction motor under unbalanced voltage, broken rotor bar, and a combination of these two faults. Actually one fault happen in operation, it influence other component in motor or cause another faults. Accordingly it is useful to diagnose and detect a combination fault in induction motor as well as each fault. The proposed fault detection and diagnosis algorithm is based on the stator currents from the squirrel induction motor and simulated with the aid of Matlab Simulink.