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논문 기본정보
지능형 풍력발전 기계적 요소 고장진단 시스템 개발
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems |
| ISSN | 1976-9172, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 문대선,김성호 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2014-01-01 |
| 초록 | 최근 신재생 에너지원으로서의 선두주자인 풍력발전은 다수의 풍력발전 회사들로 하여금 모니터링 및 고장진단 시스템의 개발을 가속화시키고 있다. 이러한 모니터링 및 진단시스템은 조기의 고장검출을 통해 고장이 발생되었을 경우 발생되는 고가의 수리비용을 미연에 방지할 수 있게 한다. 일반적으로 풍력발전과 관련된 고장진단 시스템은 진동신호 및 신호분석기법에 기반하고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템에서 자주 발생되고 있는 질량 불평형 및 축 정렬 불량 등과 같은 기계적인 고장을 효율적으로 진단할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 지능화된 고장진단 알고리즘은 인공신경망기법과 웨이블렛 변환을 이용한 것으로 (주)가온솔루션에서 개발한 풍력발전용 기계적 고장발생 장치에 적용 실험을 통해 제안된 진단기법의 유용성을 확인하고자 하였다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201409739051205 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 모니터링 및 진단 시스템,기계적 고장,질량 불평형,축 정렬불량,인공신경망,웨이블렛 변환,Monitoring diagnostic system,Mechanical fault,Mass unbalance,Shaft misalignment,Artificial neural network,Wavelet transform |