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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이제동 ((주)위세아이텍 연구소) 김지혁 ((주)위세아이텍)
저널정보
한국IT정책경영학회 한국IT정책경영학회 논문지 한국IT정책경영학회 논문지 제12권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
2,017 - 2,023 (7page)

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회전설비의 진동신호는 주변 환경에 의해 간섭을 받기 때문에 실험실 환경에서 수집된 진동신호는 실제 산업현장의 상황과 차이가 크며 이를 처리하는 과정 없이 신호를 분석하여 이상탐지 및 결함분류를 하는 경우 예측성능을 보장할 수 없을 뿐만 아니라 결과해석에 왜곡이 발생할 수 있다. 때문에 진동신호의 전처리 단계에서 반드시 잡음을 제거하는 과정이 동반되어야 한다. 본 논문에서는 전통적으로 잡음제거에 사용된 신호처리 필터 대신 딥러닝 비지도학습인 1D-CNN 기반의 오토인코더 모델을 이용하여 신호의 잡음을 제거하는 디노이징 모델을 적용하고 잡음이 제거된 신호에 대해 이상신호 및 결함모드를 분류하는 인공지능 기반의 예측정비 시스템을 제안한다.
#회전설비 #디노이징 #오토인코더 #이상탐지 #결함모드 분류

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P.Vincent / 2008 / Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders google schola P.Vincent / 2010 / Stacked Denoising Autoencoders:Learning Useful Representations in a Deep Network with a Local Denoising Criterion google schola Julien Lépine / 2010 / An Optimised Machine Learning Algor ithm for Detecting Shocks in Road Vehicle Vibration google schola Sabariah Mohd Yusoff / 2017 / Clustering Classification and human perception of automotive steering wheel tra nsient vibrations google schola Megala / 2018 / Fault Detection and Prediction of Failure Using Vibration Analysis google schola

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