비데시메이션 웨이블릿 및 스트리밍 데이터를 이용한 자기저항 센서 기반 유도 전동기 로터 고장 감지

본 논문에서는 유도 전동기(IM)에서 발생하는 외부 자속을 통해 IM 로터 바 결함을 초기 단계에서 진단하기 위해 거대 자기저항 파손 로터(GBR) 방법을 사용합니다. 외부 자기장 신호는 파손된 로터 바 전류로 인해 반시계 방향 방사를 나타냅니다. 본 논문에서는 거대 자기저항(GMR) 센서를 사용하여 외부 자기 신호를 획득합니다. GBR 방법에서는 비데시메이션 웨이블릿 변환(NDWT) 기반 외부 자기 신호를 통해 IM 로터 결함을 분석합니다. 실험 결과는 정상 및 결함 IM에 대한 NDWT 서브밴드의 통계적 특징과 에너지 준위의 차이를 보여줍니다. 최소제곱 서포트 벡터 머신(LS-SVM) 기반 분류 결과는 정상 및 손상된 로터(파손된 로터)에서 얻은 150개의 외부 자기 신호를 기반으로 한 혼동 행렬을 통해 검증됩니다. 제안된 방법은 95%의 민감도, 90%의 특이도 및 92.5%의 분류 정확도로 IM 로터 결함을 식별합니다. 또한 외부 자기 신호 데이터를 수집하기 위해 ThinkSpeak 사물인터넷(IoT) 플랫폼을 통해 런타임 IM 상태 모니터링을 수행합니다. 외부 자기장의 ThinkSpeak 스트리밍 데이터는 초기 단계에서 로터 고장을 감지하고 모터 내 로터 결함의 진행을 이해하는 데 도움을 줍니다. 제안된 GBR 방법은 기존 IM 로터 결함 진단 방법의 민감도 및 평행이동 불변성 한계를 극복합니다.