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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상혁 (부산대학교 전기공학과)
저널정보
한국안전학회 한국안전학회지 한국안전학회지 제20권 제3호
발행연도
2005.1
수록면
64 - 70 (7page)

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In this literature, fault detection and classification of faulty induction motors are carried out through Z-index and frequency analysis. Above frequency analysis refer Fourier transformation and Wavelet transformation. Z-index is defined as the similar form of energy function, also the faulty and healthy conditions are classified through Z-index. For the detection and classification feature extraction for the fault detection of an induction motor is carried out using the information from stator current. Fourier and Wavelet transforms are applied to detect the characteristics under the healthy and various faulty conditions. We can obtain feature vectors from two transformations, and the results illustrate that the feature vectors are complementary each other.
#induction motor #fault detection #wavelet transformation

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