이산웨이브렛변환과 신경회로망을 이용한 유도전동기 고장진단시스템 개발 (Fault Diagnosis System Development of Induction Motors Using Discrete Wavelet Transform and Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 9권 / 8호 / 53 ~ 61페이지
· 저자명 : 이인수

초록

본 논문에서는 이산웨이블렛변환(DWT)과 여러경계인수를 갖는 ART2 신경회로망을 이용한 유도전동기 고장진단방법을 제안한다. 제안한 방법은 진동신호의 주파수해석에 의한 데이터 전처리부와 ART2 신경회로망에 의한 고장분류부로 이루어져 있다. 특히 DWT에 의해 데이터를 주파수영역으로 변환하는 전처리부는 고장진단 성능을 향상시키기 위해 매우 중요하다. 또한 LabVIEW 9.0을 이용하여 고장진단을 위한 GUI(Graphical User Interface) 프로그램을 제작하여 고장진단을 수행하였다. 본 논문에서는 유도전동기의 정상상태, 회전자 및 베어링고장에 대한 고장진단을 수행하였다. 실험결과들로부터 제안한 방법이 유도전동기의 회전자 및 베어링 고장진단에 적합함을 확인한다.

영어초록

This paper presents a fault diagnosis method for induction motors based on DWT (discrete wavelet transform) and ART2 NN(adaptive resonance theory 2 neural network) with uneven vigilance parameters. Proposed method consists of data preprocessing part by frequency analysis of vibration signal, and fault classifier part for fault isolation by ART2 NN. Especially, the data preprocessing part which converts the sampled signals into the frequency domain by DWT is very important to improve the performance of the fault diagnosis. GUI(graphical user interface) program for fault diagnosis using LabVIEW 9.0 is also produced and fault diagnosis is done. In this paper healthy state, rotor, bearing faults of the induction motors are considered for diagnosis. From the experiment results the proposed fault diagnosis method proves to be helpful to diagnose a fault that was typically generated by rotor and bearing fault in induction motors.

참고자료

· 없음