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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성현 (한국선급)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.5 No.1
발행연도
2022.3
수록면
16 - 19 (4page)
DOI
10.31818/JKNST.2022.03.5.1.16

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

소음기반 엔진고장 진단 기계학습 기법 연구
김성현 Journal of the KNST 2022.03 학술저널
기계학습을 통한 엔진소음 형상추출 기반의 고장진단 기법연구
김성현 기계공학부 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구는 소음기반 엔진고장 진단을 위한 기계학습 기법 연구로서 원본 학습데이터를 MFCC 변환 형상으로 대체 적용하는 경우 기계학습 모델 3종에서 고장감별 정확도가 크게 향상되는 것을 고찰하였다. 또한 고장 소음의 패턴추출에 집중할 수 있도록 수리 후 정상소음과 혼합 학습하는 전략이 유효하게 작동함을 확인하였으며, 향후 MFCC 형상변환 과정의 권장 보완을 통해 고장감별의 편향성의 개선과 심층강화 학습과 연계한 후속연구를 제안한다.
#상태기반유지관리(Condition-based Maintenance) #소음기반(Noise-based) #엔진 고장진단 기법(Engine Fault Diagnosis) #기계학습(Machine Learning) #MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) #LR(Logistic Regression) #SVM(Support Vector Machine) #DTC(Decision Tree Classification)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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