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영어

This paper proposes a method of feature vector extraction using discrete cosine transform(DCT) and singular value decomposition(SVD) for early detection of faults in an induction motor. This, the extracted feature vector is used as an input of multi-layer support vector machine(MLSVM) to classify each fault of the induction motor. Experimental results show that the proposed method achieves 100% accuracy to classify among 5 different faults.

한국어

본 논문에서는 유도 전동기의 결함을 조기에 검출하고 진단하기 위해 이산 코사인 변환과 특이치 분해를 이용한 결함 특징 벡터 추출 방법을 제안하였고, 추출한 특징 벡터를 다층 서포트 벡터 머신의 입력으로 이용하여 유도 전동기의 결함 을 유형별로 분류하는 기법을 기술하였다. 모의실험 결과, 제안한 방법은 5가지의 결함 데이터에 대해 거의 100%의 분류 성능을 보였다.