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저자정보
왕동훈 (경북대학교) 이종현 (경북대학교) 김시진 (경북대학교) 김민찬 (경북대학교) 이인수 (경북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제3호(JKIIT, Vol.20, No.3)
발행연도
2022.3
수록면
47 - 55 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.3.47

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산업 시스템의 발전으로 인해 제조업, 중공업 등에서의 유도전동기 사용이 증가하고 있다. 전동기의 장기간 사용으로 결함이 발생할 수가 있으며 그러한 결함들은 기계의 성능과 수명을 단축시키고 산업적인 측면에서 물질적, 시간적 손해 및 사용자의 안전사고로 이어질 수가 있다. 그러므로 전동기의 고장을 정확하게 진단하는 것은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 유도전동기 시뮬레이터에서 정상, 회전자 고장 및 베어링 고장 데이터를 획득하였고 학습으로는 상태별 데이터를 각각 620쌍, 총 1860쌍을 사용하였고 테스트는 학습과 동일한 개수의 데이터를 사용하였다. 유도전동기의 각 상태별 특징을 학습하기 위해 결정 트리 앙상블 방법인 랜덤포레스트 방법을 사용하였다. 제안한 알고리즘인 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 및 다층신경망을 사용하여 성능을 비교하였고, 실험결과 제안한 모델의 분류 성능이 가장 우수함을 확인하였다.
#induction motor #fault diagnosis #gradient boosting #random forest #multi-layer neural network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 유도전동기 고장진단 시뮬레이터
Ⅲ. 유도전동기 고장진단 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
References

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