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프레스공정시스템에서 유도전동기 및 윤활유 레벨 상태모니터링을 위한 진단시스템 개발
Diagnostic system development for state monitoring of induction motor and oil level in press process system

이인수    (경북대학교 이공대학 산업전자전기공학부  );
  • 초록

    본 논문에서는 프레스공정라인에서 발생하는 고장을 감지하고 분류하기 위한 고장진단기법을 제안한다. 또한 윤활유 레벨을 자동감지 하기 위한 방법도 제안하다. 제안한 방법에서는 FFT 주파수해석과 여러 경계인수를 갖는 ART2 신경회로망을 사용하며, LabVIEW를 이용하여 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시를 위한 GUI(Graphical User Interface) 프로그램을 제작하여 고장진단을 수행하였다. 실험결과들로부터 제안한 유도전동기 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시시스템의 성능을 확인하였다.


    In this paper, a fault diagnosis method is proposed to detect and classifies faults that occur in press process line. An oil level automatic monitoring method is also presented to detect oil level. The FFT(fast fourier transform) frequency analysis and ART2 NN(adaptive resonance theory 2 neural network) with uneven vigilance parameters are used to achieve fault diagnosis in proposing method, and GUI(graphical user interface) program for fault diagnosis and oil level automatic monitoring using LabVIEW is produced and fault diagnosis was done. The experiment results demonstrate the effectiveness of the proposed fault diagnosis method of induction motors and oil level automatic monitor system.


  • 주제어

    고장진단 .   유도전동기 .   윤활유 레벨 .   프레스시스템 .   ART2 신경회로망 .   주파수해석.  

  • 참고문헌 (14)

    1. M. M. Polycarpou and A. T. Vemuri, 'Learning methodology for failure detection and accommodation,' IEEE Contr. Syst. Mag., pp. 16-24, 1995 
    2. A. Srinivasan and C. Batur, 'Hopfield/ART-1 neural network-based fault detection and isolation,' IEEE Trans. Neural Networks, vol. 5, no. 6, pp. 890-899, 1994 
    3. S. Y. Kung, Digital Neural Networks, Prentice Hall, 1993 
    4. B. Li, M. Y. Chow, Y. Tipsuwan and J. C. Hung, 'Neural-network-based motor rolling bearing fault diagnosis,' IEEE Trans. Industrial Electronics, vol. 47, no. 5, pp. 1060-1069, 2000 
    5. Z. Ye, B. Wu and A. Sadehian, 'Current signature analysis of induction motor mechanical faults by wavelet packet decomposition,' IEEE Trans. Industrial Electronics, vol. 50, no. 6, pp. 1217-1228, 2003 
    6. T. Sorsa, H. N. Koivo and H. Koivisto, 'Neural networks in process fault diagnosis,' IEEE Trans. Syst., Man and Cybern., vol. 21, no. 4, pp. 815-825, 1991 
    7. 이인수, 신필재, 전기준, 'ART2 신경회로망을 이용한 선형 시스템의 다중고장진단,' 제어.자동화.시스템공학회 논문지, 제3권, 제3호, pp. 244-251, 1997 
    8. R. Isermann, 'Process fault detection based on modeling and estimation methods-a survey,' Automatica, vol. 20, no. 4, pp. 387-404, 1984 
    9. R. R. Schoen, B. K. Lin, T. G. Habetler, J. H. Schlag and S. Farag, 'An unsupervised, on-line system for induction motor fault detection using stator current monitoring,' IEEE Trans. Industry Application, vol. 31, no. 6, pp. 1280-1286, 1995 
    10. J. Wagner and R. Shoureshi, 'A failure isolation strategy for thermofluid system diagnostics,' ASME J. Eng. for Industry, vol. 115, pp. 459-465, 1993 
    11. P. Vas, Parameter Estimation, Condition Monitoring, and Diagnosis of Electrical Machines, Oxford Science Publication, 1993 
    12. In Soo Lee, Soo Young Ha, 'Fault detection and isolation of induction motors using frequency analysis and ART-2 neural network,' HCI International Conference, pp. 864-868, San Diego, USA, 2009 
    13. H. Calis and A. Cakir, 'Experimental study for sensorless broken bar detection in induction motors,' Energy Conversion and Management, vol. 49. pp. 854-862, 2008 
    14. R. R. Schoen, T. G. Habetler, F. Kamran and R. G. Bartheld, 'Motor bearing damage detection using stator current monitoring,' IEEE Trans. Industry Application, vol. 31, no. 6, pp. 1274-1279, 1995 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (1)

    1. Kim, Jung-Sook ; Kim, Jae-Hyeong ; Jeong, Jun-Ho ; Chung, Jang-Young 2013. "Development of the Metal Casting Process Management System Based on Touch Screen" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 23(3): 244~248     

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    1. 2011 "타이어 압력 모니터링 시스템의 호환성을 지원하는 프로토콜 고찰" 대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications 6 (6): 335~344    
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