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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 805 - 808 (4page)
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In this study, the improved fault diagnosis method for bearings in the load part of the rotating system using stator current is proposed. In spite of many previous studies for detecting faults with stator current signals, the domain knowledge for feature extraction is still required. Moreover, the extraction of fault-related features is hindered by control related components or operating noise. By using overlaid distribution image (ODI), which can be implemented without any domain knowledge, stator current signals are converted to the image containing a large amount of information. The ODI images of stator current signal can contribute to the efficient fault-related feature extraction of the convolution neural networks which have shown outstanding performance in image recognition and classification. The experimental study using bearing fault dataset demonstrates high accuracy of the proposed method compared to other machine learning based fault diagnosis method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 중첩 분포 이미지 기반 고장 진단 방법론
3. 고장 진단 결과
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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