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영어

This paper introduces a feature extraction method using short-time energy (STE) and singular value decomposition (SVD) for early fault detection of an induction motor. In addition, this paper describes a fault classification method using a support vector machine (SVM) to classify each fault of the induction motor by employing an extracted feature vector as an input of the SVM. Moreover, this paper analyzes the performance of the different SVD matrix configurations.

한국어

본 논문에서는 유도 전동기의 결함을 조기에 검출하고 진단하기 위해 단시간 에너지와 특이치 분해 방법을 이용한 특징 벡터 추출 방법을 소개하고, 추출한 특징 벡터를 서포트 벡터 머신의 입력으로 사용하여 유도 전동기의 결함을 유형별로 분류하는 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서는 특이치 분해를 위한 행렬 구성 방법에 따른 성능을 분석한다.