Seq2Seq 모델 기반의 로봇팔 고장예지 기술

이영현; 김경준; 이승익; 김동주

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이영현 (포항공과대학교) 김경준 이승익 (연암공업대학교) 김동주 (포항공과대학교)

저널정보: 한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제12권 제3호

발행연도: 2019.6

수록면: 242 - 250 (9page)

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본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델 중, 시계열 데이터의 변환을 위한 모델인 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델을 이용한 산업용 로봇 고장 예지 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 고장 예지를 위한 추가적인 센서의 부착 없이 로봇 자체적으로 측정 가능한 관절 별 전류와 각도 값을 데이터로 사용하였고, 측정된 데이터를 모델이 학습할 수 있도록 전처리한 후, Seq2Seq 모델을 통해 전류를 각도로 변환하도록 지도 학습 하였다. 고장 진단을 위한 이상 정도(Abnormal degree)는 예측 각도와 실제 각도 간의 단위시간 동안의 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하였다. 제안 방법의 성능평가는 로봇의 정상 및 결함 조건을 달리한 상태에서 측정한 테스트 데이터를 이용하여 수행되었고 이상 정도가 임계값 넘어가면 고장으로 분류하게 하여, 실험으로부터 96.67% 고장진단 정확도를 보였다. 제안 방법은 별도의 추가적인 센서 없이 고장 예지 수행이 가능하다는 장점이 있으며, 로봇에 대한 깊은 전문지식을 요구하지 않으면서 수행할 수 있는 방법으로 높은 진단 성능과 효용성을 실험으로부터 확인하였다.

#Deep Learning #PHM(Prognostics and Health Management) #Robot #Seq2Seq(Sequence to Sequence) #Time Series Data Prediction

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최근호 / 2018 / 머신러닝 기법을 이용한 납축전지 열화 예측 모델 개발 / 지능정보연구 24(2):243~264

Lee J / 2000 / Performance Improvement of Malfunction Diagnostic System by Developing Case-based Reasoning Systems for Individual Clusters / Proceedings of Spring, the Korea Inteligent Information System Society Conference :427~434

Zhao R / 2017 / Learning to Monitor Machine Health with Convolutional Bi-Directional LSTM Networks / Sensors 17(2):273

Jeong H / 2016 / Deep Learning Based Diagnostics of Orbit Patterns in Rotating Machinery" / Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society 7

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