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제안 방법
- 고정자에 흐르는 전류 또한 진동과 마찬가지로 고장에 따른 특성 주파수를 발생하게 된다. 그리고 기계적인 고장에는 베어링과 같이 마찰에 의한 손상을 입는 결함이 있고 이 또한 고정자의 전류에 과도 전류가 나타나게 되고 이 과도 전류 분석을 통하여 진단을 시도하였다.
- 부 대역 부화하란 부 대역(subband)라는 대역 제한된 성분 집합으로 분해하는 기법으로 복원 시 정보손실 없이 복원이 가능하다. 본 논문에서는 2대역 필터뱅크를 이용하여 저주파 부분과 고주파 부분으로 신호를 분리하여 분석하였다. 그림1은 2- 대역 필터뱅크의 모습을 보여준다.
- 본 논문에서는 유도 전동기 고장 진단을 위하여 고정자 전류를 취 득한 후 PC에서 웨 이블릿 분석을 하고 그 특징 을 추출하여 신경망 인식을 한 후 자동으로 고장을 진단하도록 하였다.
- 그림 2. 정상 유도전동기와 베어링 고장 유도 전동기의 고정자 전류 푸리에 분석.
- 이러한 이론을 바탕으로 베어링 고장은 주로 진동에 의하여 판단하는 기술이 주를 이룬다. 하지만 본 논문에서는 공극의 이상에 따라 자계가 변하고 그 자계에 따른 유도 전류를 분석함으로 인해 전기적 고장을 판단하는 방법을 사용하였다. 고정자에 흐르는 전류 또한 진동과 마찬가지로 고장에 따른 특성 주파수를 발생하게 된다.
대상 데이터
- 실험에 사용되었던 데이터는 25개의 샘플을 사용하였으며 정상과 각 고장의 수는 적절하게 분포되어 섞여 있다. 표2에서 알 수 있듯이 고장 진단율은 제안된 시스템이 상당히 뛰어나다.
데이터처리
- 이렇게 구성된 고장 진단 시스템을 통한 모의 고장진단실험 결과는 표 2와 같으며 SNR에 따른 고장 진단율을 푸리에 변환과 제안 시스템을 비교하여 나타내었다. 실제 산업용 전동기에 대한 실험을 하기에 적합하지 않아서 잡음을 첨 가하게 되고 동작은 무부하이다.
이론/모형
- 델타 학습법에 사용되는 활성화 함수는 양극성 시그모이드 함수를 사용하였다. 시그모이드 함수는 단조 증가이며 연속 가능하고 미분 가능하다는 활성화 함수 조건에 부합되므로 주로 사용되고 있다.
- 본 논문에서는 유도 전동기의 결함을 고정자 전류를 이용하여 분석하였으며 분석 방법은 웨이블릿 변환 기반 스펙트럼을 분석기법을 사용하였다. 그리고 분석된 신호를 신경망에 인식시켜 그 고장여부를 판단하는 자동 유도 전동기 고장 진단 시스템의 기반을 마련하였다.
- 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 사용하였다. 사용하는 웨이블릿들의 특징은 자신들의 배 해상도 (double-resolution) 복제의 선형 조합으로 표현할 수 있다는 것이다.
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