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저자정보
정인규 (울산대학교) 강명수 (울산대학교) 장원철 (울산대학교) 김종면 (울산대학교)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회 학술대회논문집 한국소음진동공학회 2013년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2013.10
수록면
338 - 345 (8page)

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Induction motors play an increasing importance in industrial manufacturing. Therefore, the state monitoring systems also have been considering as the key in dealing with their negative effect by absorbing faulty symptoms in motors. There are numerous proposed systems in literature, in which, several kinds of signals are utilized as the input. To solve the multiple faults problem of induction motors, like the proposed system, the vibration signals is good candidate. In this study, a new signal processing scheme was utilized, which transforms the time domain vibration signal into the spatial domain as an image. Then the spatial features of converted image then have been extracted by applying the dominant neighbourhood structure (DNS) algorithm. In addition, these feature vectors were evaluated to obtain the fruitful dimensions, which support to discriminate between states of motors. Because of reliability, the conventional one-against-all (OAA) multi-class support vector machines (MCSVM) have been utilized in the proposed system as classifier module. Even though examined in severity levels of signal-to-noise ratio (SNR), up to 15dB, the proposed system still reliable in term of two criteria: true positive (TF) and false positive (FP). Furthermore, it also offers better performance than five state-of-the-art systems.
#Fault diagnosis #induction motors #feature enhancement #spatial domain of vibration signal #multi-class support vector machine

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 유도 전동기의 결함 신호 취득 및 결함 유형
3. 유도 전동기 다중 결함 분류 시스템
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

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