전류신호를 활용한 선박용 유도전동기의 이상진단 방법 연구

최근 함정과 같은 특수선에서 전기추진체계로의 전환 시도에 따라 회전기 이상진단에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 전류신호 기반의 유도전동기 이상진단 정확도의 향상을 위해 3상 전류신호로부터 추출된 36개의 특징인자에 대해 Isolation Forest 기반 1차 이상진단 모델과 진단 결과의 누적분포에 대한 통계적 분석을 통한 2차 이상진단 알고리즘을 제시하였다. 개발된 모델의 학습 및 검증을 위해 실험용 전동기를 대상으로 베어링, 체결결함, 회전자, 고정자 고장을 포함하는 9종의 모사 실험이 수행되었다. 실험용 전동기로부...

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Published inInteonet jeongbo hakoe nonmunji = Journal of Korean Society for Internet Information Vol. 26; no. 2; pp. 43 - 50
Main Authors 여상재, Sang-jae Yeo, 손주호, Zoo-ho Son, 전지연, Jee-yeon Jeon, 김형택, Hyung-taek Kim
Format Journal Article
LanguageKorean
Published 한국인터넷정보학회 30.04.2025
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ISSN1598-0170
2287-1136
DOI10.7472/jksii.2025.26.2.43

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Summary:최근 함정과 같은 특수선에서 전기추진체계로의 전환 시도에 따라 회전기 이상진단에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 전류신호 기반의 유도전동기 이상진단 정확도의 향상을 위해 3상 전류신호로부터 추출된 36개의 특징인자에 대해 Isolation Forest 기반 1차 이상진단 모델과 진단 결과의 누적분포에 대한 통계적 분석을 통한 2차 이상진단 알고리즘을 제시하였다. 개발된 모델의 학습 및 검증을 위해 실험용 전동기를 대상으로 베어링, 체결결함, 회전자, 고정자 고장을 포함하는 9종의 모사 실험이 수행되었다. 실험용 전동기로부터 취득된 전류 데이터를 대상으로 1차 진단모델에서 이상 데이터의 재현율이 54% 도출된 것에 대비해 통계적 분석이 접목된 2차 진단모델에서 재현율이 100%로 개선됨에 따라 제시된 알고리즘의 효용성을 확인할 수 있었다. With the growing interest in electric propulsion systems for naval ships, the need for reliable anomaly detection of rotating machinery has also increased. This study aims to improve the accuracy of induction motor anomaly detection based on current signals by introducing a two-stage detection algorithm. The first stage employs an Isolation Forest model using 36 features extracted from three-phase current signals, while the second stage integrates statistical analysis of the cumulative distribution of detection results. To validate the proposed model, experiments were conducted using a test motor to simulate nine types of anomalies, including bearing defects, mechanical looseness, rotor faults, and stator faults. Compared to the first-stage model, which achieved a recall of 54% for anomalous data, the second-stage model incorporating statistical analysis demonstrated a recall of 100%, confirming the effectiveness of the proposed algorithm.
Bibliography:Korean Society for Internet Information
KISTI1.1003/JNL.JAKO202514336007492
ISSN:1598-0170
2287-1136
DOI:10.7472/jksii.2025.26.2.43