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저자정보
황미경 (광주과학기술원) 최민석 (광주과학기술원) 오현석 (광주과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2021년 학술대회
발행연도
2021.11
수록면
494 - 499 (6page)

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In this paper, the spall defect caused by fatigue, which is the main cause of failure, was applied as a direct feature for rolling element bearing condition monitoring. The various signal processing methods are used for the spall size estimation. However, in order to extract the physical trajectory of the spall defect, a filtering method for removing a background noise and interference is required, which required expert-based theory and domain knowledge. Therefore, to overcome this limitation, convolutional neural network structure was applied. A physics-based artificial intelligence model that reflects the text data of load and rotational speed is proposed in the deep learning model. Classification performance was verified for five conditions with different entry-exit angle of the defect bearing. In addition, we provided an explanation for the existing classical method by class activation map to visualize a specific frequency band and the time at which rolling element passes through the defect.
#구름베어링(Rolling element bearing) #합성곱 네트워크 (Convolution neural network) #설명 가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence) #스폴(Spall) #결함 크기(Defect size)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 배경
3. 제안 방법론 및 실험 검증 분석
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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