진동 신호의 2차원 질감 특징과 서포트 벡터 머신을 이용한 유도 전동기 다중 결함 진단

Abstract

본 논문에서는 진동 신호에 대한 2차원 변환을 이용하여 신뢰성이 높은 유도 전동기의 결함을 검출하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 시간 영역 샘플을 0에서 255범위로 정규화 함으로써 1차원 진동신호를 2차원 회색조 영상(gray image)로 변환한다. 다음으로 질감 특징을 갖는 이러한 결과 영상으로부터 DNS(dominant neighborhood structure) 지도(map)를 생성하고 이로부터 전역 영상 특징(global image feature)을 추출한다. 이러한 질감 특징은 유도 전동기의 결함 분류를 위해 one-against-all(OAA) 다중 클래스 서포트 벡터 머신(multi-class support vector machines)의 입력으로 사용된다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 기존의 결함 검출 알고리즘과의 분류 정확도를 비교한다. 또한, 진동 신호 취득 시 포함될 수 있는 잡음에 대한 강인성을 평가하기 위해 취득한 진동 신호에 백색 가우시안 잡음(white Gaussian noise)을 추가하여 분류 정확도를 비교한다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 알고리즘들보다 잡음이 포함되지 않은 환경과 잡음이 포함된 환경 모두에서 높은 분류 정확도를 보였다.