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논문 기본 정보

저자정보
(KEPCO Research Institute) (KEPCO Research Institute)
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한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제35권 제2호(통권 283호)
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    초록·키워드

    The stator wedges of large-scale generators must remain tight during operation to protect the windings from vibrations. This study aims to improve the traditional qualitative wedge evaluation method that relies on manual hitting and auditory assessment, by employing a portable device to acquire wedge tightness condition data. The Gaussian mixture model (GMM) algorithm was utilized to perform clustering based on wedge tightness conditions, followed by an evaluation of classification accuracy using the optimal clustering model. This research provides a comparative evaluation of classification performance by optimizing GMM clustering for data-driven quantitative assessment of wedge conditions.
    #Generator Wedge(발전기 웨지) #Tightness Evaluation(체결강도평가) #Learning Model(학습모델)

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      UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092729997