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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한상보 (Kyungnam University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2019.12
수록면
42 - 50 (9page)

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본 논문은 전류신호와 자속신호를 이용한 유도전동기 예방진단시스템을 개발하기 위한 머신러닝 알고리즘의 개발 및 적용 결과에 대하여 논하였다. 유도전동기의 결함 종류를 판별하기 위한 최적 특징추출단계를 통하여 총 29개의 특징을 도출하였다. 특히, 전류신호의 제7차 고조파 중심으로부터 사이드밴드까지의 주파수의 차이가 부하율 증가에 따라서 증가되는 경향을 이용하여 임의의 부하율 상태를 반영할 수 있는 알고리즘을 도출하였으며, KPCA 특징 축소 기법, k-NN 판단 알고리즘에 의한 분류 정확도를 조사한 결과, 약 84.6%의 분류 정확도를 보였다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
2. 측정 시스템 및 알고리즘 구성
Ⅲ. 결론
References

참고문헌 (18)

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