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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박병희 (창원대학교) 이창우 (창원대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.33 No.12
발행연도
2016.12
수록면
985 - 992 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

A Study on the Fault diagnosis of bearing with Empirical Mode Decomposition and Support Vector machine in a Rotary machine
박병희 2017.01 학위논문

2016

A Development on the Fault Prognosis of Bearing with Empirical Mode Decomposition and Artificial Neural Network
박병희 ,  이창우 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2016.12 학술저널

초록· 키워드

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Bearings have various uses in industrial equipment. The lifetime of bearings is often lesser than anticipated at the time of purchase, due to environmental wear, processing, and machining errors. Bearing conditions are important, since defects and damage can lead to significant issues in production processes. In this study, we developed a method to diagnose faults in the bearing conditions. The faults were determined using kurtosis, average, and standard deviation. An intrinsic mode function for the data from the selected axis was extracted using empirical mode decomposition. The intrinsic mode function was obtained based on the frequency, and the learning data of ANN (Artificial Neural Network) was concluded, following which the normal and fault conditions of the bearing were classified.
#Fault direction(이상 방향) #Artificial neural network(인공 신경 회로망) #Bearing(베어링) #Empirical mode decomposition(경험적 모드 분해법)

목차

1. 서론
2. 알고리즘
3. 실험
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Bostjan, D. / 2016 / Distributed Bearing Fault Diagnosis Based on Vibration Analysis / Mechanics Systems and Signal Processing 66-67:521~532 google schola Chen, F. / 2013 / A Novel Fault Diagnosis Model for Gearbox Based on Wavelet Support Vector Machine with Immune Genetic Algorithm / Measurement 46(1):220~232 google schola Ali, J. B. / 2015 / Application of Empirical Mode Decomposition and Artificial Neural Network for Automatic Bearing Fault Diagnosis Based on Vibration Signals / Applied Acoustics 89:16~27 google schola 김상연 / 2016 / SVM 기반 실리콘 웨이퍼 마이크로크랙의 분류성능 분석 / 한국정밀공학회지 33(9):715~721 google schola 양학진 / 2014 / 대면적 서셉터의 온도 균일도 검증 알고리즘 / 한국정밀공학회지 31(10):947~954 dbpia

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