메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한지훈 (호서대학교) 최동진 (호서대학교) 홍선기 (호서대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제68권 제3호
발행연도
2019.3
수록면
423 - 429 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2019.68.3.423

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (11)

2022

전동기 고장 진단용 진동 데이터 구축을 위한 유한 요소 해석
한지훈 ,  최의진 ,  남현석 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2022.07 학술대회자료
XAI 알고리즘을 통한 전동기 고장 진단에서의 연속 웨이블릿 변환 데이터 성능 평가
한지훈 ,  박상욱 ,  홍선기 전기학회논문지 2022.01 학술저널

2021

딥 러닝에 의한 전동기 기계적 고장 수준 결정을 위한 전동기 진동/전류 데이터 특성 분석 연구
한지훈 ,  박상욱 ,  홍선기 전기학회논문지 2021.10 학술저널
전동기 고장 시뮬레이션을 통한 고전적 고장 진단과 딥 러닝 알고리즘 기반의 고장 진단 비교
한지훈 ,  박상욱 ,  김진용 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료
이상치 데이터를 고려한 CNN기반의 딥 러닝 알고리즘을 이용한 전동기 고장 진단 및 예측 시스템
한지훈 정보제어공학과 2021.01 학위논문

2020

이상치 데이터를 고려한 DT-CNN 기반의 전동기 고장 예측
한지훈 ,  최동진 ,  박상욱 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2020.11 학술저널
딥 러닝에 의한 전동기 고장진단에서의 LRP 알고리즘을 이용한 진단 데이터 분석
한지훈 ,  최동진 ,  박상욱 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2020.10 학술대회자료
전동기 고장 예측을 위한 딥 러닝 알고리즘을 이용한 장기간 데이터 사용 전략
한지훈 ,  최동진 ,  박상욱 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2020.07 학술대회자료

2019

딥 러닝을 이용한 전동기 고장 진단에서의 훈련 데이터 특성 차이가 미치는 영향
한지훈 ,  최동진 ,  박상욱 외 3명 대한전기학회 학술대회 논문집 2019.07 학술대회자료
유도 전동기의 속도 및 부하 조건을 고려한 딥러닝 고장 진단 알고리즘 개발에 관한 연구
한지훈 ,  최동진 ,  홍선기 전기학회논문지 2019.03 학술저널

2018

데이터 특성에 따른 전동기 고장 진단 딥 러닝 알고리즘의 성능 평가
한지훈 ,  김형섭 ,  최동진 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2018.10 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
The motor mechanical fault has been diagnosed under fixed driving conditions. The induction motor speed is affected not only by the input frequency but also by the load. In addition, the vibration generated by the induction motor is affected by the speed as well as the input frequency. For these reasons, a data preprocessing algorithm has been developed that shifts the measured data in the frequency domain based on motor speed. The algorithm also takes the input frequency as an input variable and removes the vibration component by the power source frequency. The data processed by the above procedure are classified through the deep learning algorithm based on CNN. As a result, a fault diagnosis system that can be applied to the industrial field has been developed by considering the motor driving conditions using the proposed algorithms.
#Deep learning #Motor fault diagnosis #CNN #Data analysis #Induction motor #FFT #Frequency domain

목차

Abstract
1. 서론
2. 전동기 진동 특성
3. 딥 러닝에 의한 모델 개발
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Q. Meng / 1991 / Rotating machinery fault diagnosis using Wigner distribution / Mechanical Systems and Signal Processing 3:155~166 google schola Z. Feng / 2012 / Vibration signal models for fault diagnosis of planetary gearboxes / Journal of Sound and Vibration 331(22):4919~1939 google schola D. Yu / 2007 / Application of time–frequency entropy method based on Hilbert–Huang transform to gear fault diagnosis / Measurment 40(9-10):823~830 google schola J. W. Sun / 2014 / Automated fault detection using deep belief networks for the quality inspection of electromotors / Technisches Messen 81:255~263 google schola S. Shao / 2016 / Learning features from vibration signals for induction motor fault diagnosis / 2016 International Symposium on Flexible Automation :71~76 google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

영상 기반 딥러닝을 통한 배관 진동 주파수 가시화 기술
서호건 ,  김선진 ,  정변영 외 1명 한국소음진동공학회논문집 2022 .02
구름베어링 고장예지진단을 위한 다단 열화 물리모델
김근수 ,  황태완 ,  김수지 외 3명 대한기계학회 춘추학술대회 2017 .11
딥러닝을 활용한 감정 분석 과정에서 필요한 데이터 전처리 및 형태 변형
서혜진 ,  신정아 영어학 2020 .03
데이터 불균형 대응 믹스업 데이터를 이용한 전이 학습 전동기 고장 진단 시스템의 성능 향상
최의진 ,  한지훈 ,  홍선기 전기학회논문지 2023 .02
[응용논문] 음향신호를 이용한 모터 기어 박스 모듈의 CNN기반 2단계 불량 검출 기법
최건영 ,  장일식 ,  이영화 외 2명 한국자동차공학회논문집 2022 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-560-000480973