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저자정보
최우진 (브이엠에스)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제6호(JKIIT, Vol.18, No.6)
발행연도
2020.6
수록면
17 - 23 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.6.17

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결함 진단시스템은 기계적인 결함을 사전에 파악함으로써 유지보수에 대한 계획을 미리 수립하고 유지보수에 필요한 더 많은 시간을 확보하도록 한다. 이를 위해 사용되는 여러가지 센서들 중에서 가속도 센서가 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 보다 정확한 진단을 위하여 정밀 가속도 센서와 더불어 복합 MEMS 센서를 함께 이용한 시스템의 개발에 대해 소개한다. 복합 MEMS 센서는 다수의 MEMS 센서가 하나의 모듈에 장착된 것으로서 회전기계와 선형운동 액추에이터의 운전 환경을 동시에 측정하기 위해 사용하였다. 이 센서들을 이용하여 수집한 데이터를 바탕으로 오토인코더와 딥러닝을 위한 신경회로망을 구축하여 기계설비의 결함진단을 시도하였다. 선형운동 기계설비에 대해서는 복합 MEMS 센서 내의 음향센서, 가속도 센서를 머신러닝에 이용하였다.
#autoencoder #deep learning #machinery fault diagnosis #mechanical device

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
H. Ahmed / 2019 / Condition Monitoring with Vibration Signals / Wiley-IEEE Press :117~130 google schola C. Scheffer / 2004 / Practical Machinery Vibration Analysis & Predictive Maintenance / Elsevier :89~133 google schola B. S. Yang / 2019 / Failure analysis and diagnosis of induction motor using vibration signal analysis technology / GSintervision :9~11 google schola 2015 / ISO 10816-21:2015 Mechanical vibration google schola M. N. Hoque / 2011 / Vibration Measurement of Rolling Element Bearing / LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG :13~54 google schola

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