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한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.18 No.1
발행연도
2009.2
수록면
42 - 49 (8page)

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This study proposes a web-based remote monitoring system for evaluating degradation of machine tools using ART2(Adaptive Resonance Theory 2) neural network. A number of studies on the monitoring of machine tools using neural networks have been reported. However, when normal condition is changed due to factors such as maintenance, tool change etc., or a new failure signal is generated, such algorithms need to be entirely retrained in order to accommodate the new signals. To cope with such problems, this study develops a remote monitoring system using ART2 in which new signals when required are simply added to the classes previously trained. This system can monitor degradation as well as failure of machine tools. To show the effectiveness of the proposed approach, the system is experimentally applied to monitoring a simulator similar to the main spindle of a machine tool, and the results show that the proposed system can be extended to monitoring of real industrial machine tools and equipment.
#Remote monitoring(원격 감시) #ART2(적응공명이론2) #Degradation(성능저하) #Machine tools(공작기계) #Neural network(신경회로망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 웹 기반 원격 모니터링 시스템의 개요
3. 실험 내용 및 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

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1. [학술대회논문] - Peng, Z / 2003 / An Integrated Approach to Fault Diagnosis of Machinery Using Wear Debris and Vibration Analysis / International Conference on Wear of Materials : 1221 ~ 1232 google schola 2. [학술대회논문] - He, Z. / 2003 / Predictive Equipment Maintenance Based on Information Extracted form its Running Condition / International Conference on Intelligent Maintenance System : 38 ~ 44 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 민헌식 / 2002 / AE센서를 이용한 레이저 용융 절단 모니터링 / 한국생산제조시스템학회지 11 (3) : 39 ~ 44 dbpia 4. [학술대회논문] - Lucking, W. G / 1994 / Acoustical Condition Monitoring of a Mechanical Gearbox Using Artificial Neural Networks / IEEE International Conference on Neural Networks : 3307 ~ 3311 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Kritsada Prasopchaichana / 2008 / Sensor Fusion and Neural Network Analysis for Drill‑Wear Monitoring / 한국생산제조시스템학회지 17 (1) : 77 ~ 85 dbpia

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