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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology Journal of Mechanical Science and Technology Vol.20 No.12
발행연도
2006.12
수록면
2,013 - 2,024 (12page)

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This paper proposes a condition classification system using wavelet transform, feature evaluation and artificial neural networks to detect faulty products on the production line of reciprocating compressors for refrigerators. The stationary features of vibration signals are extracted from statistical cumulants of the discrete wavelet coefficients and root mean square values of band-pass frequencies. The neural networks are trained by the sample data, including healthy or faulty compressors. Based on training, the proposed system can be used on the automatic mass production line to classify product quality instead of people inspection. The validity of this system is demonstrated by the on-site test at LG Electronics, Inc. for reciprocating compressors. According to different products, this system after some modification may be useful to increase productivity in different types of production lines.
#Fault Classification #Feature Extraction #Wavelet Transform #Neural Network #Reciprocating Compressor

목차

1. Introduction
2. Theoretical Backgrounds
3. Condition Classification of Reciprocating Compressors
4. Conclusions
Acknowledgement
References

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
Altmann, J. and Mathew, J., 1999, "Automated DWPA Feature Extraction of Fault Information from Low Speed Rolling Element Bearing," Proc. A-PVC '99, pp.637~641. google schola Carpenter, G. A. and Grossberg, S., 1987, "ART2: Self-Organization of Stable Category Recognition Codes for Analog Input Patterns," Applied Optics, Vol.26, No.23, pp.217~231. google schola Carpenter, G. A. and Grossberg, S., 1988, "The ART of Adaptive Pattern Recognition by a Self Organizing Neural Network," IEEE Trans. on Computer, Vol.21, No.3, pp.77~88. google schola Carpenter, G. A. and Grossberg, S., 1991, "ART3: Hierarchical Search Using Chemical Transmitters in Self-Organizing Pattern Recognition Architectures," Neural Networks, Vol.4, No.3, pp.129~152. google schola Carpenter, G. A. and Grossberg, S., 1992, "A Self-Organizing Neural Network," IEEE Communications Magazine, Vol.30, No.9, pp.38~49. google schola

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