The Diagnosis of Squirrel-cage Induction Motor Using Wavelet Analysis and Neural Network

웨이블릿 분석과 신경망을 이용한 농형 유도전동기 고장 진단

The induction motor is given a great deal of weight on the industry generally. Therefore, the fault of the induction motor may cause the fault to effect another parts or another faults in the whole system as well as in itself. These are accompany with a lose of the reliability in the industrial system. Accordingly to prevent these situation, the scholars have studies the fault diagnosis of the induction motor. In this paper, we proposed the diagnosis system of the induction motor. The method of diagnosis in proposed system is extracted the feature of the current signal by the wavelet transform. These extracted feature is used the automatic discrimination system by the neural network. We experiment the automatic discrimination system using the three faults imitation that often generated in the induction motor. The proposed system have achieved high reliable result with a simple devices about the three faults.

산업 전반에 걸쳐 유도 전동기는 필수적인 요소로 그 비중이 매우 크다. 이에 수반하여 유도 전동기의 고장은 단지 유도 전동기라는 전기기기에 국한되는 것뿐만 아니라 진동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 다른 고장을 유발하는 원인이 되기도 한다. 이는 산업 시스템의 신뢰성을 실추시키는 악영향을 수반한다. 따라서 이를 예방하기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있는 유도 전동기의 고장을 자동 판별하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 고장진단 방법은 고정자 전류를 취득하여 이를 웨이블릿 분석하여 그 신호의 특징을 추출한다 이렇게 추출된 신호의 특징을 신경망을 사용해서 자동 판별하게 된다. 유도 전동기의 고장의 대부분을 차지하는 3가지의 고장을 모의 고장 유도전동기를 사용해서 시험하였다. 제안하는 시스템은 3가지의 유도 전동기의 고장을 간단한 장비로 진단을 수행하여 신뢰도 높은 고장 진단 시스템을 제안하였다.