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김승일 (부산대학교) 노유정 (부산대학교) 강영진 (부산대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 신뢰성부문 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.4
수록면
192 - 192 (1page)

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기계 시스템의 고장 분류 모델을 생성하기 위해 데이터의 특징 추출과 선택 과정은 매우 중요하다. 특징을 선택한 후 특징 값들의 스케일링 하는 과정은 모델의 학습을 위해 필수적이며, 추출된 특징 값의 범위가 일정하게 하는 스케일링이 제대로 이루어지지 않으면 모델이 제대로 데이터를 학습할 수 없다. 스케일링 방법에는 z-score 변환, 최소-최대 정규화 방법 등 있는데, 기존 연구에서는 임의로 스케일링 방법을 선정하는 경우가 많으며 정규화 방법이 고장 분류 성능에 미치는 영향은 거의 연구되지 않았다. 본 연구에서는 기존의 스케일링 방법을 결합한 새로운 정규화 방법을 제안함으로써 압축기 고장 분류 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해 정상 압축기로부터 샘플링 된 진동 데이터와 비정상(냉매 부족, 모터 감자) 압축기로부터 샘플링 된 진동데이터에 대하여 특징 추출을 수행한 후, 특징 값에 다양한 스케일링 방법을 적 ... 전체 초록 보기
#Vibration signals (진동신호) #Data scaling (데이터 스케일링) #Box-Cox transformation (박스-콕스 변환) #Intersection area (교차면적)

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