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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
나규민 (서울대학교) 김건 (두산인프라코어)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2017년도 학술대회
발행연도
2017.11
수록면
1,548 - 1,552 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

고장 신호 강화 이미지를 통한 기어박스 다중 클래스 고장 진단
나규민 ,  김건 ,  윤헌준 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2022.05 학술대회자료

2019

굴삭기 기어박스 고장 진단을 위한 고장 정보 강화 전처리 이미지 기반 트랜스퍼 러닝
나규민 ,  박정호 ,  김윤한 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2019.11 학술대회자료

2018

굴삭기 스윙 기어박스의 고장 진단을 위한 주파수 에너지 불확실성 기반 진동 신호 데이터 증폭기법
나규민 ,  하종문 ,  김건 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2018.12 학술대회자료

2017

굴삭기 스윙 기어박스의 강건한 고장 감지를 위한 ARMED 필터의 오더 최적화
나규민 ,  김건 대한기계학회 춘추학술대회 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposes the order parameter optimization technique of autoregressive minimum entropy deconvolution(ARMED). Traditionally, the best order is selected by Akaike information criterion(AIC) which is same as expected squared prediction error (ESPE). However, in practically, there are many cases that AIC value does not have minimum value and decreases monotonically. This is because residual signal could be disturbed by the other vibration source or noise even appropriate preprocessing. Therefore, AIC’s basic assumption could be violated and it does not work well. This paper proposes new order selection techniques based on health feature related with envelop frequency using Hilbert transform. The simulation and experimental result show that the selected order using these techniques make better performance in signal filtered by ARMED for differentiating normal and fault state than the order obtained by AIC.
#ARMED #order optimization(오더 최적화) #health index(건전성 인자)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 시뮬레이션 & 실험 결과
4. 결론
참고문헌

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