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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제18권 제1호
발행연도
2008.4
수록면
3 - 6 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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베어링은 각종 설비에서 활용되는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모나터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통제적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.

목차

요약
1. 서론
2. 진동프로파일 특징추출
3. SVM을 이용한 진동프로파일 분류
4. 결론
사의
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