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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정성목 (브이엠에스) 최우진 (브이엠에스)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제6호(JKIIT, Vol.20, No.6)
발행연도
2022.6
수록면
129 - 136 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.6.129

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

풍력발전기 진동 데이터를 활용한 딥러닝 기반 고장진단기법 연구
정성목 ,  최우진 한국정보기술학회논문지 2022.06 학술저널
풍력발전기 진동데이터를 활용한 머신러닝 기반 고장진단기법 연구
정성목 ICT융합 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구에서는 고장 진단을 위해 수집된 진동 신호의 특징 선택 및 추출을 통해 풍력발전기에 발생하는 고장 유형을 자동으로 진단하는 기계학습 모델의 개발을 수행하였다. 진동 데이터의 경우 실제 운영되고 있는 풍력발전기에서 수집하였고, 실제 고장으로 검증된 데이터를 고장 유형별로 레이블링하였으며, 특히 특징 추출의 경우 풍력발전기의 대부분의 고장 진단이 가능한 주파수 영역에서 추출하였다. 고장 진단에서의 진동 분석은 대부분이 주파수 영역에서의 패턴 및 진동 크기로 평가한다는 점을 고려하였으며, 여러 가지 기계학습 알고리즘 중 인공신경망(ANN, Artificial Neural Networks)을 선정하여 풍력발전기의 진동 데이터를 이용한 고장 분류 모델을 평가하였다. 9,800개의 진동 데이터셋을 이용하여 기계학습을 하고 유효성 검증을 수행한 결과, 정확도 99.6%의 분류 정확도를 가졌다.
#deep learning #machinery fault diagnosis #vibration analysis #wind generator

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 풍력발전기 고장 진단 방법 및 진동 데이터의 특징
Ⅲ. 딥러닝 기반 고장진단기법 연구
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References

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