KR100812303B1 - 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및방법 - Google Patents
웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR100812303B1 KR100812303B1 KR1020060095274A KR20060095274A KR100812303B1 KR 100812303 B1 KR100812303 B1 KR 100812303B1 KR 1020060095274 A KR1020060095274 A KR 1020060095274A KR 20060095274 A KR20060095274 A KR 20060095274A KR 100812303 B1 KR100812303 B1 KR 100812303B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- signal
- failure
- induction motor
- template
- fault
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/34—Testing dynamo-electric machines
- G01R31/343—Testing dynamo-electric machines in operation
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
- H02P29/00—Arrangements for regulating or controlling electric motors, appropriate for both AC and DC motors
- H02P29/02—Providing protection against overload without automatic interruption of supply
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Control Of Electric Motors In General (AREA)
- Control Of Ac Motors In General (AREA)
- Tests Of Circuit Breakers, Generators, And Electric Motors (AREA)
Abstract
본 발명은 유도전동기의 이상 상태를 진단하는 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, 유도전동기의 출력 전류 신호의 3상중 1상의 전류를 계측하여 동기화하고 동기화된 신호의 평균한 값을 계산하여 구성된 정상 템플릿과의 차이를 구하여 입력 신호의 고장 유무를 판단한 후, 신호에 이상이 있는 경우 상기의 이상 신호와 웨이블릿 변환값과 구성된 고장 템플릿의 상관관계를 계산하여 세부적인 고장 진단을 하게 된다.
유도전동기, 웨이블릿변환, 고장진단기, 힐버트 변환, 상관관계계수
Description
도 1은 본 발명에 따른 유도전동기의 고장 진단 장치의 구성 블록도
도 2는 본 발명에 따른 유도전동기의 고장 진단 방법을 나타낸 플로우 차트
도 3은 본 발명에 따른 고장 진단을 위한 전류 신호의 동기화 과정을 나타낸 순서도
도 4는 본 발명에 따른 고장 진단을 위한 정상 템플릿 제작 과정을 나타낸 순서도
도 5는 본 발명에 따른 고장 진단을 위한 고장 템플릿 제작 과정을 나타낸 순서도
도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
11. 유도 전동기 12. 전류 검출부
13. 인버터 14. 동기화 및 평균값 계산부
15. 이상 유무 판단부 16. 세부 고장 진단부
17. 진단 결과 출력부
본 발명은 유도 전동기의 고장 진단에 관한 것으로, 구체적으로 전류 센서의 계측값의 평균을 구하여 정상 템플릿과 비교하여 입력 신호의 이상으로 판단되는 경우에 웨이블릿 변환된 입력 신호와 고장 템플릿의 상관관계 계수를 구하는 것에 의해 세부 진단이 가능하도록한 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 유도 전동기는 코일이 감겨진 고정자가 바깥쪽에 위치하고 자성을 띤 회전자가 안쪽에 위치한 구성으로, 고정자의 코일에 교류 전원을 흘려 회전자와 고정자 간에 유도 전류가 흐르도록 함으로써 모터를 구동시키는 장치이다.
이러한 유도 전동기는 다양한 종류가 다양하며, 현재 산업체 전반의 주요 설비에 사용되고 있다. 유도 전동기에서 이상이 발생하는 경우에 대부분의 복합 연속 공정에서는 단순히 유도 전동기 고장 그 자체로 끝나지 않고 전체 공정이 중단되는 문제점이 있다. 그러므로, 전동기를 사용하는 산업 현장에서는 개별 전동기를 대상으로 하는 전동기 상태 모니터링(monitoring) 및 전동기의 예방 정비를 수행하고 있다.
종래 기술에서 사용되는 유도 전동기의 상태 모니터링을 위한 이상 상태 분석 장치는 이상 상태를 분석하기 위해서 온도, 진동 등의 많은 센서를 사용하였다.
그러나 전동기의 운전 상태에 따라 전동기의 온도나 진동값의 변화가 심하기 때문에 전동기의 내부 또는 외부에 별도의 센서를 설치되어야 하였다. 그리고 전류 신호를 이용하여 고장 진단을 하는 경우에도 고장 유무에 대한 판단 없이 입력되는 모든 신호에 대하여 분석을 하기 때문에, 시간적 소비가 많았다.
또한, 고장 유무를 판단하기 위해서는 사용자가 모든 신호에 대하여 고장 진단 결과를 모두 모니터링하여야 하고, 고장 신호를 분석하기 위해 사용된 왜율, 파형분석, FFT 등의 분석 방법은 각각의 고장 신호가 가지고 있는 고유한 특성들을 정확하게 파악하기 어렵다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 유도 전동기의 고장 진단 장치의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 평균 입력 신호를 구하기 위해 입력 신호를 동기화하고, 동기화 된 신호를 평균함으로써 잡음을 제거하여 고장 신호 성분만이 포함된 입력 신호를 만들어 구성된 정상 템플릿과 차이를 계산하여 이상이 있는 신호에 대해서 우선적으로 이상 유무를 판단한 후, 이상이 있는 경우 웨이블릿 변환을 통해서 얻어진 고장 템플릿과 입력 신호의 유사도를 평가하여 입력 신호가 어느 고장신호와 유사한지를 진단할 수 있는 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치를 제공함을 그 목적으로 한다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 유도 전동기의 이상 상태 진단 장치는 유도 전동기에서 출력되는 어느 하나의 상의 전류값을 검출하는 전류 검출부;상기 검출된 전류 신호를 동기화하고 신호의 잡음을 제거하기 위해 평균값을 계산하는 동기화 및 평균값 계산부;구해진 평균 입력 신호와 정상신호 템플릿과의 차이를 구하여 사용자가 설정한 문턱값에 근거하여 이상 유무를 판단하는 이상 유무 판단부;이상이 있는 경우에 웨이블릿 변환을 통해서 얻어진 고장 템플릿과 상기의 입력 신호의 유사도를 상관관계계수로 평가하는 세부 고장 진단부;상기 진단 결과를 출력하는 진단 결과 출력부를 포함하고 구성되는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 유도 전동기의 이상 상태 진단 방법은 유도 전동기에서 출력되는 어느 하나의 상의 전류값을 받아 힐버트 변환하여 동기화하는 단계;계측된 임의의 개수의 신호의 평균값을 구하는 단계;구해진 평균값과 구성된 정상신호의 템플릿과의 차이를 구하는 단계;상기 구해진 차이값과 사용자 설정값을 비교하여 이상 유무를 판단하는 단계;고장 템플릿과 웨이블릿 변환된 입력 신호의 상관관계 계수를 구하여 입력 신호와 고장 템플릿과의 선형적 상관관계를 나타내는 상관관계 계수를 구하는 단계; 그리고 그 결과를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하, 본 발명에 따른 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및 방법의 바람직한 실시예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 유도전동기의 고장 진단 장치의 구성 블록도이다.
본 발명은 유도전동기에서의 이상 상태 진단의 정확성 및 신뢰성을 높이기 위한 것으로, 유도전동기의 출력 전류 신호의 3상중 1상의 전류를 계측하여 동기화하고 동기화된 신호의 평균한 값을 계산하여 구성된 정상 템플릿과의 차이를 구하 여 입력 신호의 고장 유무를 판단한 후, 신호에 이상이 있는 경우 상기의 이상 신호와 웨이블릿 변환값과 구성된 고장 템플릿의 상관 관계를 계산하여 세부적인 고장 진단을 하게 된다.
이를 위한 본 발명에 따른 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치는 도 1에서와 같이, 유도 전동기(11)와 인버터(13) 사이의 출력 전류 3상 중에서 어느 하나의 상의 전류값을 검출하는 전류 검출부(12)와, 상기 전류 검출부(12)의 검출값을 이용하여 입력신호의 평균값을 구하기 위해 상기의 전류 신호를 동기화하고, 동기화된 신호의 잡음을 제거하기 위해 평균값을 계산하는 동기화 및 평균값 계산부(14)와, 상기 평균값 계산부(14)에 의해 구해진 평균 입력 신호와 정상신호 템플릿과의 차이를 구하여 사용자가 설정한 문턱값에 근거하여 이상 유무를 판단하는 이상 유무 판단부(15)와, 이상이 있는 경우에 웨이블릿 변환을 통해서 얻어진 고장 템플릿과 상기의 입력 신호의 유사도를 상관관계계수로 평가하여 입력 신호가 어느 고장신호와 유사한지를 진단하는 세부 고장 진단부(16)와, 상기 세부 고장 진단부(16)의 진단 결과를 출력하는 진단 결과 출력부(17)를 포함하고 구성된다.
여기서, 동기화 및 평균값 계산부(14)는 평균값을 구하기 위하여 입력된 전류 신호를 힐버트 변환하여 동기화하고 사용자가 설정한 임의의 개수만큼 신호를 받아 계측된 임의의 개수의 신호의 평균값을 다음의 수학식 1에 의해 구한다.
그리고 진단 결과 출력부(17)는 진단 결과 출력시에 유도 전동기를 포함하는 시스템의 운영자에게 경고를 하기 위한 경보음을 출력하는 것이 바람직하다.
이와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치를 이용한 고장 진단 방법을 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명에 따른 유도전동기의 고장 진단 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
먼저, 유도 전동기(11)와 인버터(13) 사이의 출력 전류 3상 중에서 어느 하나의 상의 전류값을 받아(S201), 입력신호의 평균값을 구하기 위해 상기의 전류 신호를 힐버트 변환하여 동기화한다.(S202)
사용자가 설정한 임의의 개수만큼 신호를 받아(S203) 계측된 임의의 개수의 신호의 평균값을 수학식 1에 의해 구한다.(S204)
그리고 구해진 입력 신호의 평균값과 구성된 정상신호의 템플릿(S206)과의 차이를 구한다.(S205)
구해진 값과 사용자 설정값을 비교하여(S207), 구해진 값이 사용자가 설정한 문턱값보다 클 경우 고장이라 판단하여 상세한 고장진단을 하게 되고, 구하여진 값이 문턱값보다 작을 경우 전동기로부터 신호를 입력받게 된다.
이와 같은 이상 유무 판단 과정을 더욱 상세하게 설명하면 입력되는 전류신호는 수학식 2와 같이 구성되는데, 계측하면서 나타나는 백색잡음(white noise)은 일종의 랜던 노이즈로 간주될 수 있어서, 상기의 랜덤 노이즈는 주파수 영역 전 대역에 고르게 분포하게 된다.
여기서, ~f(t)는 입력신호, fH(t)는 t시간에서 정상 상태 신호(Normal signal), DN(t)는 고장 신호(Fault signal), MN(t)는 측정 잡음(noise)이다.
이는 백색 잡음의 확률학적 기대치는 0이 되며 충분히 긴 시간동안 시간축 성분에 대해서 합을 구하게 되면 0에 근접하는 값이 나오게 된다.
반면 고장의 원인이 되는 시그널(DN(t))은 매 주기마다 특정한 값으로 나타나게 된다. 따라서, 상기의 입력 신호에서 평균값을 구하여 잡음을 제거하고, 구하여진 정상 신호 템플릿과의 차이를 구하게 되면 입력 신호 중 고장 성분의 신호만 구할 수 있게 된다.
구하여진 고장 신호의 크기는 주위 환경과 기계 및 설비에 따라서 가변할 수 있으므로 사용자가 문턱값을 조절할 수 있게 하여 상기의 고장 신호의 정보를 가지고 있는 입력 신호가 문턱값보다 클 경우 고장이 되고, 상기의 값이 문턱값보다 작을 경우 고장이 아니라 판단하여 전동기로부터 신호를 입력받게 된다.
그리고 문턱값을 이용해서 입력 신호의 이상 유무를 판단하여 입력 신호의 이상이 있는 경우 세부적인 고장 진단을 하기 위해서 웨이블릿 변환된 입력신호와 구성되어진 고장 신호 템플릿의 상관관계를 구해야 한다.
더 상세하게는 웨이블릿 변환은 연속 신호와 이산 신호 모두 적용될 수 있으며 비정형(nonstationary)신호의 분석에 유리한 특징을 가지고 있어서 데이터나 함수 들를 서로 다른 주파수 성분들로 분해하고 각 스케일에 해당하는 분해능과 연관된 각각의 성분들을 조사할 수 있다.
퓨리에 변환과 같이 기저함수들의 집합으로 신호를 분해하여 표현하지만 기저함수가 시공간 분포 특성을 가지고 있는 장점이 있다. 상기의 고장 진단에서는 이러한 웨이블릿 변환을 이용하여 고장 신호의 특징을 분석하게 된다.
즉, 웨이블릿 변환을 통해 구성된 고장템플릿(S201)과 웨이블릿 변환된 입력 신호의 상관관계 계수를 구하여 입력 신호와 고장템플릿과의 유사성을 구하게 된다.(S209)
연속 변인의 두 변수 사이의 선형적 상관관계를 나타내는 상관관계 계수를 수학식 3을 이용하여 두 신호의 유사성을 판단한다.
여기서, X는 임의의 측정값 1, Y는 임의의 측정값 2, r은 피어스 상관계수이다.
상기 값의 범위는 -1 에서 +1 사이의 실수값을 취하며, 0을 취할 때에는 두 변수는 선형적으로 아무런 관계가 없는 즉 독립을 의미하게 된다.
그리고 상관관계 계수를 고장 진단 결과를 출력하는 진단 결과 출력부(17)를 통하여 출력한다.
이와 같은 본 발명에 따른 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 방법에서 입력 신호의 동기화 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명에 따른 고장 진단을 위한 전류 신호의 동기화 과정을 나타낸 순서도이다.
도 3은 입력 신호의 동기화 과정에 관한 부분을 구체적으로 나타낸 것으로 힐버트 변환을 이용하여 수학식 4를 이용하여 신호의 진폭을 구한다.(S301)
그리고 수학식 5를 이용하여 신호의 순시 위상을 구한다.(S302)
그리고 구해진 순시 위상의 주파수를 수학식 6를 이용하여 구한 후(S303) 차위상을 추출하여(S304) 순시 주파수의 평균를 이용하여 수학식 7을 발생시켜 기준 신호로 삼으로써 동기화를 할 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따른 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 방법에서 정상 템플릿과 고장 템플릿의 제작 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명에 따른 고장 진단을 위한 정상 템플릿 제작 과정을 나타낸 순서도이고, 도 5는 본 발명에 따른 고장 진단을 위한 고장 템플릿 제작 과정을 나타낸 순서도이다.
고장 진단 알고리즘에서 정상 템플릿의 구성은 정상 신호를 입력받아(S401) 도 3에서와 같은 과정으로 동기화를 하고(S402), 상기 수학식 1을 이용하여 평균을 구하여(S403) 정상 템플릿을 만든다.(S404)
즉, 데이터 베이스화 된 정상 신호를 힐버트 변환을 하여 동기화하고 평균하여 정상 템플릿 만든다.
그리고 고장 진단 알고리즘에서 고장 템플릿의 구성은 고장 신호를 입력받아(S501) 도 3에서와 같은 과정으로 동기화를 하고(S502), 임의의 개수의 신호를 입력받아 수학식 1을 이용하여 평균을 구한다.(S503)
그리고 고장 신호에서 정상 템플릿의 차이를 구하여(S504) 미세한 고장 신호를 구한 후에 웨이블릿 변환을 하여(S505) 고장 템플릿을 구성하게 된다.(S506)
즉, 데이터 베이스화 하여 저장된 고장 신호를 힐버트 변환을 하여 동기화하고 평균하여 고장 신호와 정상 템플릿의 차이를 구한 후 웨이블릿 변환을 하여 고장 템플릿을 만든다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및 방법은 유도전동기의 3상중 1상의 전류를 전류 센서로부터 계측하여, 평균값을 구하기 위해 힐버트 변환을 사용하여 동기화 시키고 이를 평균하여 잡음을 제거한 후 구성된 정상 템플릿과의 차이를 구하여 사용자가 설정한 문턱값을 이용하여 입력 신호의 이상 유무를 판단한다.
그리고 입력 신호의 이상이 있는 경우 웨이블릿 변환된 입력 신호와 웨이블릿 변환되어 구성된 고장 템플릿의 상관관계 계수를 구하여 이상 유무 판단 이후에 고장 신호에 대한 세부적인 진단이 가능하다.
이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술 사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 기술적 범위는 실시예에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의하여 정해져야 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단장치 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 유도전동기가 현장에 설치되어 운전되고 있는 상태에서 유도 전동기에서 나오는 출력 전류 중 3상중 1상의 전류만을 계측하여 이를 분석함으로써 유도 전동기 고장 진단을 위한 별도의 센서 취부의 어려움 및 이에 따른 비용이 소요되지 않는 장점이 있다.
둘째, 고장 분석 이전에 고장 유무를 판단할 수 있는 알고리즘이 내장되어 있어서 사용자의 편의를 증진하고 효율적인 이상 상태 진단 기기를 운영할 수 있다.
셋째, 웨이블릿 변환을 이용하여 각각의 고장 특성을 추출하여 템플릿으로 만들어 세부적인 고장 진단을 할 수 있어 운전이 정지되기 전에 발생한 심각한 고장이 발생하기 전에 이상 유무를 판단할 수 있다.
이는 사고를 미연에 방지하여 작업 및 조업의 안정성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 효율적인 유도기의 관리를 가능하게 하여 정비 비용의 절감 효과를 가져 올 수 있다.
Claims (13)
- 유도 전동기에서 출력되는 어느 하나의 상의 전류값을 검출하는 전류 검출부;상기 검출된 전류 신호를 동기화하고 신호의 잡음을 제거하기 위해 평균값을 계산하는 동기화 및 평균값 계산부;구해진 평균 입력 신호와 정상신호 템플릿과의 차이를 구하여 사용자가 설정한 문턱값에 근거하여 이상 유무를 판단하는 이상 유무 판단부;이상이 있는 경우에 웨이블릿 변환을 통해서 얻어진 고장 템플릿과 상기의 입력 신호의 유사도를 상관관계계수로 평가하는 세부 고장 진단부;상기 진단 결과를 출력하는 진단 결과 출력부를 포함하고 구성되는 것을 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치.
- 유도 전동기에서 출력되는 어느 하나의 상의 전류값을 받아 힐버트 변환하여 동기화하는 단계;계측된 임의의 개수의 신호의 평균값을 구하는 단계;구해진 평균값과 구성된 정상신호의 템플릿과의 차이를 구하는 단계;상기 구해진 차이값과 사용자 설정값을 비교하여 이상 유무를 판단하는 단계;고장 템플릿과 웨이블릿 변환된 입력 신호의 상관관계 계수를 구하여 입력 신호와 고장 템플릿과의 선형적 상관관계를 나타내는 상관관계 계수를 구하는 단계; 그리고 그 결과를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 방법.
- 제 5 항에 있어서, 이상 유무를 판단하는 단계에서,구해진 값이 사용자가 설정한 문턱값보다 클 경우 고장이라 판단하여 상세한 고장진단을 하게 되고, 구하여진 값이 문턱값보다 작을 경우 전동기로부터 신호를 입력받는 것을 특징으로 하는 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 방법.
- 제 5 항에 있어서, 입력 신호를 동기화하는 단계는,힐버트 변환을 이용하여 신호의 진폭을 구하는 과정과,입력 신호의 순시 위상을 구하고, 구해진 순시 위상의 주파수를 구하는 과정과,구해진 주파수를 이용하여 차위상을 추출하여 순시 주파수의 평균을 이용하여 기준 신호를 구하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 방법.
- 제 5 항에 있어서, 정상 템플릿은 데이터 베이스화 된 정상 신호를 힐버트 변환을 하여 동기화하고 평균하여 만드는 것을 특징으로 하는 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 방법.
- 제 5 항에 있어서, 고장 템플릿은 데이터 베이스화 하여 저장된 고장 신호를 힐버트 변환을 하여 동기화하고 평균하고, 고장 신호와 정상 템플릿의 차이를 구한 후 웨이블릿 변환을 하여 만드는 것을 특징으로 하는 웨이블릿 변환을 이용한 유도 전동기의 고장 진단 방법.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020060095274A KR100812303B1 (ko) | 2006-09-29 | 2006-09-29 | 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020060095274A KR100812303B1 (ko) | 2006-09-29 | 2006-09-29 | 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및방법 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR100812303B1 true KR100812303B1 (ko) | 2008-03-13 |
Family
ID=39398377
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020060095274A KR100812303B1 (ko) | 2006-09-29 | 2006-09-29 | 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR100812303B1 (ko) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101133234B1 (ko) | 2010-01-22 | 2012-04-05 | 한전케이피에스 주식회사 | 전동기 3상 전류신호의 합성을 통한 기기결함 신호의 해상도 증가방법 |
US10353005B2 (en) | 2017-07-13 | 2019-07-16 | Itt Manufacturing Enterprises Llc | Technique for self learning motor load profile |
CN111931420A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-13 | 合肥工业大学 | 基于核再生希尔伯特空间的燃气轮机故障预测方法 |
CN114118153A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 北京理工大学 | 基于时变数据与多尺度微观振动数据分析的状态识别方法 |
CN114754900A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-07-15 | 上海船舶运输科学研究所有限公司 | 一种船舶主机气缸温度传感器故障诊断方法及*** |
KR20220100310A (ko) * | 2021-01-08 | 2022-07-15 | 서울대학교산학협력단 | 전동기의 고장 검출 장치 및 방법 |
KR20230057106A (ko) * | 2021-10-21 | 2023-04-28 | 서울대학교산학협력단 | 모터 고장 진단을 위한 이미지 생성 방법 및 장치, 상기 이미지를 이용한 모터 고장 진단 방법 및 장치 |
CN116484263A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-07-25 | 江苏圣骏智能科技有限公司 | 一种智能化自助机故障检测***及方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6590362B2 (en) | 2001-07-27 | 2003-07-08 | Texas A&M University System | Method and system for early detection of incipient faults in electric motors |
KR20030083915A (ko) * | 2002-04-23 | 2003-11-01 | 주식회사 하도 | 웨이브렛 변환을 이용한 교반기의 위험감지시스템 |
US6727725B2 (en) | 2001-05-01 | 2004-04-27 | Square D Company | Motor bearing damage detection via wavelet analysis of the starting current transient |
KR20070046438A (ko) * | 2005-10-31 | 2007-05-03 | 재단법인 포항산업과학연구원 | 유도 전동기 회전자 이상 검출방법 및 검출장치 |
-
2006
- 2006-09-29 KR KR1020060095274A patent/KR100812303B1/ko not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6727725B2 (en) | 2001-05-01 | 2004-04-27 | Square D Company | Motor bearing damage detection via wavelet analysis of the starting current transient |
US6590362B2 (en) | 2001-07-27 | 2003-07-08 | Texas A&M University System | Method and system for early detection of incipient faults in electric motors |
KR20030083915A (ko) * | 2002-04-23 | 2003-11-01 | 주식회사 하도 | 웨이브렛 변환을 이용한 교반기의 위험감지시스템 |
KR20070046438A (ko) * | 2005-10-31 | 2007-05-03 | 재단법인 포항산업과학연구원 | 유도 전동기 회전자 이상 검출방법 및 검출장치 |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101133234B1 (ko) | 2010-01-22 | 2012-04-05 | 한전케이피에스 주식회사 | 전동기 3상 전류신호의 합성을 통한 기기결함 신호의 해상도 증가방법 |
US10353005B2 (en) | 2017-07-13 | 2019-07-16 | Itt Manufacturing Enterprises Llc | Technique for self learning motor load profile |
CN111931420A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-13 | 合肥工业大学 | 基于核再生希尔伯特空间的燃气轮机故障预测方法 |
CN111931420B (zh) * | 2020-08-07 | 2023-09-29 | 合肥工业大学 | 基于核再生希尔伯特空间的燃气轮机故障预测方法 |
KR102473124B1 (ko) | 2021-01-08 | 2022-11-30 | 서울대학교산학협력단 | 전동기의 고장 검출 장치 및 방법 |
KR20220100310A (ko) * | 2021-01-08 | 2022-07-15 | 서울대학교산학협력단 | 전동기의 고장 검출 장치 및 방법 |
KR20230057106A (ko) * | 2021-10-21 | 2023-04-28 | 서울대학교산학협력단 | 모터 고장 진단을 위한 이미지 생성 방법 및 장치, 상기 이미지를 이용한 모터 고장 진단 방법 및 장치 |
KR102601072B1 (ko) | 2021-10-21 | 2023-11-09 | 서울대학교산학협력단 | 모터 고장 진단을 위한 이미지 생성 방법 및 장치, 상기 이미지를 이용한 모터 고장 진단 방법 및 장치 |
CN114118153A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-01 | 北京理工大学 | 基于时变数据与多尺度微观振动数据分析的状态识别方法 |
CN114118153B (zh) * | 2021-11-25 | 2024-05-31 | 北京理工大学 | 基于时变数据与多尺度微观振动数据分析的状态识别方法 |
CN114754900A (zh) * | 2022-04-07 | 2022-07-15 | 上海船舶运输科学研究所有限公司 | 一种船舶主机气缸温度传感器故障诊断方法及*** |
CN116484263A (zh) * | 2023-05-10 | 2023-07-25 | 江苏圣骏智能科技有限公司 | 一种智能化自助机故障检测***及方法 |
CN116484263B (zh) * | 2023-05-10 | 2024-01-05 | 江苏圣骏智能科技有限公司 | 一种智能化自助机故障检测***及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10310016B2 (en) | Method for the diagnostics of electromechanical system based on impedance analysis | |
KR100812303B1 (ko) | 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 장치 및방법 | |
EP2156159B1 (en) | System and method for bearing fault detection using stator current noise cancellation | |
Pineda-Sanchez et al. | Instantaneous frequency of the left sideband harmonic during the start-up transient: A new method for diagnosis of broken bars | |
Su et al. | Induction machine condition monitoring using neural network modeling | |
US7847580B2 (en) | System and method for motor fault detection using stator current noise cancellation | |
JP4258412B2 (ja) | 回転電機の検査装置および検査方法 | |
CN113748326B (zh) | 用于对感应电动机估计轴承故障严重性的方法 | |
EP2790028A1 (en) | Broken rotor bar detection based on current signature analysis of an electric machine | |
CN111247442B (zh) | 异常诊断装置、异常诊断方法及异常诊断*** | |
EP2761315B1 (en) | A method of determining stationary signals for the diagnostics of an electromechanical system | |
US20070282548A1 (en) | Method and Apparatus for Assessing Condition of Motor-Driven Mechanical System | |
JP5106329B2 (ja) | 設備異常診断方法およびシステム | |
EP3579404B1 (en) | Motor diagnosis device | |
JP2010266327A (ja) | 設備診断装置及び設備診断方法 | |
CN117157515A (zh) | 异常诊断装置和异常诊断方法 | |
JP2007292700A (ja) | 静止誘導機器の部分放電位置特定方法 | |
Tronin et al. | Application of Optimized Wavelet Transformation for Analysis of Digital Substation Electrical Equipment Operating Modes | |
Kang et al. | Motor fault diagnosis scheme by machine noise integration and signal similarity measurement | |
CN117571118A (zh) | 一种非接触式gis机械缺陷检测方法、***、设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20120302 Year of fee payment: 5 |
|
LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |