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저자정보
채민석 (서울대학교) 박찬희 (서울대학교) 김형민 (서울대학교) 서채현 (서울대학교) 윤헌준 (숭실대학교) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2021년 학술대회
발행연도
2021.11
수록면
489 - 493 (5page)

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Stator current signals have been frequently used for fault diagnosis of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) owing to its non-invasiveness and high sensitivity. However, existing methods have a drawback in that it is not easy to distinguish eccentricity fault and load torque oscillation. To address this technical challenge, this study uses a one-dimensional convolutional neural network to classify eccentricity fault and load torque oscillation and identify eccentricity fault even when load torque oscillation is present. Interior permanent magnet synchronous motors (IPMSM) were experimentally demonstrated to validate the proposed method. The results showed that the proposed method can extract eccentricity fault-related features from current signals.
#영구 자석 동기 전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor) #고장 감지(Fault Detection) #합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험적 검증 및 결과
4. 결론
참고문헌

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