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한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제13권 제1호
발행연도
2003.1
수록면
48 - 55 (8page)

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Hidden Markov Model(HMM) has a doubly embedded stochastic process with an underlying stochastic process that can be observed through another set of stochastic processes. This structure of HMM is useful for modeling vector sequence that doesn't look like a stochastic process but has a hidden stochastic process. So, HMM approach has become popular in various areas in last decade. The increasing popularity of HMM is based on two facts : rich mathematical structure and proven accuracy on critical application. In this paper, we applied continuous HMM (CHMM) approach with AR coefficient to detect and predict the chatter of lathe bite and to diagnose the wear of oil Journal bearing using rotor shaft displacement. Our examples show that CHMM approach is very efficient method for machine health monitoring and prediction.
#마모 #상태진단 #채터 #히든 마르코브 모델 #AR모델, 자기회기모델 #Autoregressive Model #Chatter #Diagnosis #Hidden Markov Model #Wear

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