지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 134 - 143 (10page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Machine fault diagnosis recovers all the studies that aim to detect automatically faults or damages on machines. Generally, it is very difficult to diagnose a machine fault by conventional methods based on mathematical models because of the complexity of the real world systems and the obvious existence of nonlinear factors. This study develops an automatic machine fault diagnosis system that uses pattern recognition techniques such as principal component analysis (PCA) and artificial neural networks (ANN). The sounds emitted by the operating machine, a drill in this case, are obtained and analyzed for the different operating conditions. The specific machine conditions considered in this research are the undamaged drill and the defected drill with wear. Principal component analysis is first used to reduce the dimensionality of the original sound data. The first principal components are then used as the inputs of a neural network based classifier to separate normal and defected drill sound data. The results show that the proposed PCA-ANN method can be used for the sounds based automated diagnosis system.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. PATTERN RECOGNITION
3. EXPERIMENTAL SETUP AND DATA ACQUISITION
4. RESULTS AND DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - M. M. Polycarpou / 1995 / Learning Methodology for Failure Detection and Accommodation / IEEE Control Systems 15 (3) : 16 ~ 24
[학술지(정기간행물)] - N. R. Sakthivel / 2010 / Application of Support Vector Machine (SVM) and Proximal Support Vector Machine (PSVM) for Fault Classification of Mono Block Centrifugal Pump / International Journal of Data Analysis Techniques and Strategies 2 (1) : 38 ~ 61
[학술지(정기간행물)] - N. Tandon / 1992 / Vibration and Acoustic Monitoring Techniques for the Detection of Defects in Rolling Element Bearings-A Review / The Shock and Vibration Digest 24 (3) : 3 ~ 11
[학술지(정기간행물)] - P. W. Tse / 2001 / An Effective and Portable Electronic Stethoscope for Fault Diagnosis by Analysing Machine Running Sound Directly / International Journal of Acoustics and Vibration 6 (1) : 23 ~ 31
[학술지(정기간행물)] - H. Hotelling / 1933 / Analysis of a Complex of Statistical Variables into Principal Components / Journal of Educational Psychology 24 (6) : 417 ~ 441
[학술지(정기간행물)] - N. R. Sakthivel / 2010 / Application of Support Vector Machine (SVM) and Proximal Support Vector Machine (PSVM) for Fault Classification of Mono Block Centrifugal Pump / International Journal of Data Analysis Techniques and Strategies 2 (1) : 38 ~ 61
[학술지(정기간행물)] - N. Tandon / 1992 / Vibration and Acoustic Monitoring Techniques for the Detection of Defects in Rolling Element Bearings-A Review / The Shock and Vibration Digest 24 (3) : 3 ~ 11
[학술지(정기간행물)] - P. W. Tse / 2001 / An Effective and Portable Electronic Stethoscope for Fault Diagnosis by Analysing Machine Running Sound Directly / International Journal of Acoustics and Vibration 6 (1) : 23 ~ 31
[학술지(정기간행물)] - H. Hotelling / 1933 / Analysis of a Complex of Statistical Variables into Principal Components / Journal of Educational Psychology 24 (6) : 417 ~ 441
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Automatic Machine Fault Diagnosis System using Discrete Wavelet Transform and Machine Learning
멀티미디어학회논문지
2017 .08
-
Fault Diagnosis System based on Sound using Feature Extraction Method of Frequency Domain
멀티미디어학회논문지
2018 .04
-
주파수 영역의 통계적 특징과 인공신경망을 이용한 기계가공의 사운드 모니터링 시스템
멀티미디어학회논문지
2018 .08
-
Sound Visualization Method using Joint Time-Frequency Analysis for Visual Machine Condition Monitoring
한국컴퓨터정보학회논문지
2015 .08
-
PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING
대한토목학회지
2021 .10
-
머신러닝 알고리즘을 활용한 베어링 고장 진단 모델 개발
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2021 .12
-
회전기기의 운전상태 분류를 위한 기계학습 알고리즘의 성능 비교
한국CDE학회 논문집
2020 .03
-
On-Line Switch-Open Fault Detection of PMSM Using Artificial Neural Network
ICPE(ISPE)논문집
2019 .05
-
Fault Diagnosis Method based on Feature Residual Values for Industrial Rotor Machines
KEPCO Journal on electric power and energy
2018 .01
-
인공신경망을 이용한 DWT 전력스펙트럼 밀도 기반 자동화 기계 고장 진단 기법
융합신호처리학회 논문지
2019 .01
-
공작기계의 진단 모델 개발을 위한 학습 데이터 구성 방법에 대한 연구
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2022 .10
-
주성분 분석을 이용한 DAMADICS 공정의 이상진단 모델 개발
한국안전학회지
2016 .01
-
Similarity Matrix 를 이용한 음향 기반 세탁기 불량품 검출
한국소음진동공학회 학술대회논문집
2017 .04
-
Development of fault detection and diagnosis system for rotating machine using deep learning
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2022 .05
-
통계적 기계학습법을 적용한 플랜트 공정 장비의 시계열 데이터 분석 및 고장 상태 진단
한국CDE학회 논문집
2018 .09
-
대형기계 및 고출력기계의 소음 정보 데이터베이스
한국기계기술학회지
2018 .01
-
서포트 벡터 머신 기법을 이용한 회전체 수명 진단
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2016 .11
-
회전기계 고장진단을 위한 최적 환경 구축 방법
대한기계학회 춘추학술대회
2022 .11
-
설비상태 모니터링을 위한 소리신호 이상치 탐지
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2022 .12
-
시계열 데이터와 다양한 기계학습법을 이용한 기계시스템에 대한 고장 진단 방법
대한기계학회 춘추학술대회
2015 .11
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-002258107