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논문 기본 정보

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저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제6권 제1호
발행연도
2005.1
수록면
23 - 26 (4page)

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산업 시설 등에서 운전 중인 회전 기계의 동작, 감시, 진단은 설비의 효율적인 운용 및 사고 방지 등을 위해 매우 중요한 일이다. 이상 진단 기술은 기기에 설치된 센서로부터 취득된 데이터의 특징을 추출하는 것과 분류된 데이터를 이용해 정상 또는 이상으로 구분하거나 이상의 원인을 분석하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법 등이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 운전되고 있는 정상/비정상 상태를 분류하기 위하여 기기들의 사운드 정보를 획득하여 웨이블렛 변환을 거쳐 주파수 대역별 신호로 나누었다. 나누어진 대역별 신호의 RMS값으로 입력벡터를 구성하고 이 입력벡터에 K-means 방법을 적용하여 정상 및 비정상 상태의 모델을 결정한다. 결정된 정상 및 비정상 상태의 모델과 입력 벡터를 비교하여 입력 신호의 정상/비정상을 판단한다.
#fault detection #power plant #k-means algorithm

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B.H. Juang / pp.3043-3054 / Discriminant learning for minimum error classification 40 (12) google schola Bo-Suk, Yang / 2005 / Condition classification of small reciprocating compressor for refrigerators using artificial neural networks and support vector machines 19 : 371 ~ 390 google schola Hideyuki W / 1998.Aug. / Sound Monitoring Based On the Generalized Probabilistic Descent Method : 383 ~ 392 google schola Janos J. Gertler / 1998 / Fault Detection and Diagonosis in Engeering Systems : 5 ~ 13 google schola 김광진 / 2004 / 데이터 융합과 Dempster-shafer이론을 이용한 유도전동기의 결함진단 google schola

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