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최병근 (경상대학교) 안병현 (경상대학교) 김용휘 (경상대학교) 이종명 (경상대학교) 이정훈 (경상대학교)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회 학술대회논문집 한국소음진동공학회 2013년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2013.10
수록면
331 - 337 (7page)

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Acoustic Emission technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the bearing problems and Wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet. Therefore, in this paper two methods which are Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94% classification accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.
#Acoustic Emission(음향 방출) #Signal processing(신호처리) #Hilbert Transform(힐버트 변환) #Fault classification(고장 분류) #Feature selection(특징 선택)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 알고리즘
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

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