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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김승일 (부산대학교 기계공학부) 노유정 (부산대학교) 강영진 (부산대학교 기계기술연구원) 박선화 (LG전자 H&A연구소) 안병하 (LG전자 H&A연구소)
저널정보
한국전산구조공학회 한국전산구조공학회논문집 한국전산구조공학회논문집 제34권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
25 - 33 (9page)

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머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.
#고장진단 #트윈 로터리 압축기 #건전성지표 #교차면적 #데이터 증대 #서포트벡터머신

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