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저자정보
김용빈 (한남대학교) 김용민 (한남대학교) 최인식 (한남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제4호(JKIIT, Vol.20, No.4)
발행연도
2022.4
수록면
89 - 97 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.4.89

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본 논문에서는 풍력 블레이드의 상태를 구분하기 위한 CNN 구분기 설계 및 구분 실험 결과를 제시한다. 상태별로 서로 다른 CNN 구분기를 설계하였으며 구분기 1에는 외관 상태, 구분기 2에는 동작 상태를 구분하였다. 구분하려고 하는 풍력 블레이드의 상태로는 외형적으로는 정상 상태와 파손 상태를 가정하였으며, 동작적으로는 정상 회전과 불균형 회전을 가정하였다. 훈련 데이터는 상태별 잡음이 없는 스펙트로그램을 사용하였고 테스트 데이터는 가우시안 잡음을 추가하여 구분기의 성능을 검증하였다. 실험 결과 SNR이 좋아짐에 따라 구분 결과도 향상되었으며, 5dB 상태일 때 구분기 1의 구분 정확도는 99.83%, 구분기 2의 구분 정확도는 98.68%를 가짐을 확인하였다. 본 연구를 통하여 딥러닝 구분기가 가중합 그래프와 플래시 간격 그래프를 이용하는 선행 연구에 비해 더 좋은 구분 성능을 나타냄을 확인하였다.
#wind turbine blade #CNN #state classification #spectrogram #classification accuracy

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 구분 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

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