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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 166 - 175 (10page)
- DOI
- 10.5050/KSNVE.2022.32.2.166
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For autonomous vehicles, technology that monitors the state of the vehicle and detects a failure using sensor data is receiving increasing attention. The purpose of this study is to determine the type and location of faults of a vehicle chassis system under noisy conditions using acceleration data and deep learning. Because there is a limit in the acquisition of specific defect data from a real vehicle, normal and defect data were obtained using a vehicle physics model that considers various vehicle speeds, vehicle-to-vehicle variations and road changes. We proposed DNI-ResNet (DenseNet Inspired ResNet), which applied the advantages of DenseNet to ResNet, and used it to determine the type and location of defects occurring in the rubber of the vehicle chassis system. Additionally, the domain adaptation ability of the proposed method was verified with various vehicle speed and new types of defects.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. Deep Residual Learning을 이용한 이상 진단
3. 샤시 시스템 결함에 따른 차량 진동
4. 차량 샤시 시스템 결함 종류 및 위치 진단
5. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Zhao, M., Kang, M., Tang, B. and Pecht, M. 2018, Deep Residual Networks With Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis of Planetary Gearboxes, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 65, No. 5, pp. 4290~4300.
Du, Y., Wang. A., Wang, S., He, B. and Meng, G., 2020, Fault Diagnosis Under Variable Working Conditions Based on STFT and Transfer Deep Residual Network, Shock and Vibration, Vol. 2020, pp. 1~18.
Zhen, D., Guo, J., Xu, Y., Zhang, H. and Gu, F., 2019, A Novel Fault Detection Method for Rolling Bearings Based on Non-stationary Vibration Signature Analysis, Sensors, Vol. 19, No. 18, Article no. 3994.
Peng, D., Liu, Z., Wang, H., Qin, Y. and Jia, L., 2018, A Novel Deeper One-dimensional CNN with Residual Learning for Fault Diagnosis of Wheelset Bearings in High-speed Trains, IEEE Access, Vol. 7, pp. 10278~10293.
Kim, S. W. and Lee, S. K., 2021, Health Monitoring of Power Driving System Using Sound Signal Based on Deep Learning, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 31, No.1, pp. 47~56.
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Zhen, D., Guo, J., Xu, Y., Zhang, H. and Gu, F., 2019, A Novel Fault Detection Method for Rolling Bearings Based on Non-stationary Vibration Signature Analysis, Sensors, Vol. 19, No. 18, Article no. 3994.
Peng, D., Liu, Z., Wang, H., Qin, Y. and Jia, L., 2018, A Novel Deeper One-dimensional CNN with Residual Learning for Fault Diagnosis of Wheelset Bearings in High-speed Trains, IEEE Access, Vol. 7, pp. 10278~10293.
Kim, S. W. and Lee, S. K., 2021, Health Monitoring of Power Driving System Using Sound Signal Based on Deep Learning, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 31, No.1, pp. 47~56.
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