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PCA와 비선형분류기에 기반을 둔 유도전동기의 고장진단
Fault Diagnosis of Induction Motor based on PCA and Nonlinear Classifier

박성무   (한국폴리텍대학/청주대학 전기과  ); 이대종   (충북대학교 컴퓨터 정보통신 연구소, 전기전자컴퓨터공학부UU0001309  ); 전명근   (충북대학교 컴퓨터 정보통신 연구소, 전기전자컴퓨터공학부UU0001309  );
  • 초록

    본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성 특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하자 한다. 세안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 겨과를 보임을 나타내고자 한다.


    In this paper, we propose fault diagnosis of induction motor based on PCA and MLP. To resolve the main drawback of MLP, we calculate the reduced features by PCA in advance. Finally, we develop the diagnosis system based on nonlinear classifier by MLP rather than linear classifier by conventional k-NN. By various experiments, we obtained better classification performance in comparison to the results produced by linear classifier by k-NN.


  • 주제어

    고장진단 .   주성분분석기법 .   비선형분류기 .   다층신경망 .   유도전동기.  

  • 참고문헌 (8)

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    1. 2000 "CFCM과 퍼지 균등화를 이용한 퍼지 규칙의 자동 생성" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 10 (3): 194~202    
    2. 2001 "유전알고리즘과 FCM 기반 퍼지 시스템을 이용한 비선형 시스템 모델링" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 11 (6): 491~499    
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    10. 2004 "SVM 결정법칙에 의한 얼굴 및 서명기반 다중생체인식 시스템" 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B b11 (7): 885~892    
  • 전명근 (72)

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