PCA와 LDA에 기반을 둔 융합알고리즘에 의한 유도전동기의 고장진단

본 논문에서는 산업전반에 걸쳐 널리 사용되는 유도전동기의 고장상태를 검출하기 위해 PCA와 LDA에 기반을 둔 융합모델을 이용한 진단 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험에 의해 측정된 전류값을 PCA와 LDA을 이용하여 특징벡터를 산출한 후 검증데이터를 이용하여 각각의 매칭값을 산출한다. 진단단계는 PCA와 LDA에 의해 각각 산출된 두 개의 매칭값을 확률모델에 의해 융합한 후 최종적으로 검증하는 구조로 되어있다. 제안된 진단 알고리즘의 경우 PCA와 LDA의 장점만을 부각시킴으로써 노이즈가 존재하는 환경하에서도 우수한 성능을 보인다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 노이즈가 있는 다양한 조건하에서 실험한 결과 기존의 PCA 또는 LDA만을 이용한 경우보다 우수한 결과를 나타냈다.