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한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제21권 제2호
발행연도
2011.2
수록면
146 - 153 (8page)

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Model based machine condition diagnosis methods are generally using a normal and many failure models which need sufficient data to train the models. However, data, especially for failure modes of interest, is very hard to get in real applications. So their industrial applications are either severely limited or impossible when the failure models cannot be trained. In this paper, continuous hidden Markov model(CHMM) with only a normal model has been suggested as a very promising machine condition diagnosis method which can be easily used for industrial applications. Generally hidden Markov model also uses many pattern models to recognize specific patterns and the recognition results of CHMM show the likelihood trend of models. By observing this likelihood trend of a normal model, it is possible to detect failures. This method has been successively applied to arc weld defect diagnosis. The result shows CHMM's big potential as a machine condition monitoring method.
#결함 감지 #기계상태 진단 #용접 결함 #은닉 마르코프 모델 #패턴인식 #Failure Detection #Hidden Markov Model(HMM) #Machine Condition Diagnosis #Pattern Recognition #Weld Defect

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1. [단행본] - Norris, J. R. / 1997 / Markov Chains / Cambridge University Press google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Baum, L. E. / 1966 / Statistical Inference for Probabilistic Functions of Finite State Markov Chain / Ann. Math. Stat 37 : 1554 ~ 1563 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Baum, L. E. / 1967 / An Inequality with Applications to Statistical Estimation for Probabilistic Functions of a Markov Process and to a Model for Ecology / Bull. Amer, Meteorol. Soc 73 : 360 ~ 363 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Levinson, S. E. / 1983 / An Introduction to the Application of the Probabilistic Functions of a Markov Process to Automatic Speech Recognition / Bell Syst. Tech. J 62 (4) : 1035 ~ 1074 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Rabiner, L. R. / 1989 / A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Application in Speech Recognition / Proceedings of the IEEE 77 (2) : 257 ~ 286 google schola

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