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저자정보
Viet Toan Le (Hanoi University of Science and Technology) Pham Minh Tuan (Chonnam National University) Sangwon Oh (Chonnam National University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 The Journal of Contents Computing JCC Vol.3 No.1
발행연도
2021.6
수록면
277 - 287 (11page)
DOI
10.9728/jcc.2021.06.3.1.277

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Tracking bearing health status prevents motor from being broken down, thus saving money and maintenance efforts. However, vibration signals of bearing often contain noises due to the vibration of other components and the position of sensors. Although bearing fault diagnosis has achieved significant results due to the improvement of signal analysis techniques and Machine learning (ML) algorithms, it remains challenging tasks in the embedded system as these methods require huge memory and computational resources. This paper proposes a novel approach that can efficiently deploy on embedded computers. First, signals are noise-cancelling by Discrete Wavelet transform (WT) before converting these noise-free signals from 1-D representation to 2-D representation using Short-time Fourier Transform (STFT). Finally, we reduce the conventional Lenet5 model complexity by using the Depthwise Separable Convolution technique. According to our experiment results, our approach achieves classification result
#Vibration signal #time-frequency representation #noise cancellation #convolution neural network

목차

Abstract
1. Introduction
2. Novel bearing fault diagnosis approach
3. Experimental Setup
4. Results and Discussion
5. Conclusion
References

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