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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,547 - 1,556 (10page)
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As mechanical facilities are interacting with each other, the failure of some equipment can affect the entire system, so it is necessary to quickly detect and diagnose the abnormality of mechanical equipment. This study proposes a deep learning model that can effectively diagnose abnormalities in rotating machinery and equipment. CNN is widely used for feature extraction and LSTMs are known to be effective in learning sequential information. In LSTM, the number of parameters and learning time increase as the length of input data increases. In this study, we propose a method of segmenting an input segment signal into shorter-length sub-segment signals, sequentially inputting them to CNN through a time-distributed method for extracting features, and inputting them into LSTM. A failure diagnosis test was performed using the vibration data collected from the motor for ventilation equipment installed at the urban railway station. The experiment showed an accuracy of 99.784% in fault diagnosis. It shows that the proposed method is effective in the fault diagnosis of rotating machinery and equipment.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 데이터세트
3. 제안하는 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
K. Choi. J. Yi, C. Park, and S. Yoon, “Deep Learning for Anomaly Detection in Time-Series Data: Review, Analysis, and Guidelines,” IEEE Access, Vol. 9, pp. 120043-120065, 2021.
B. Samanta and K.R. Al-Balushi, “Artificial Neural Network Based Fault Diagnostics of Rolling Element Bearings Using Time-Domain Features,” Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 17, No. 2, pp. 317-328, 2003.
G. Hong and D. Suh, “Supervised-Learning-Based Intelligent Falut Diagnosis for Mechanical Equipment,” IEEE Access, Vol. 9, pp. 116147-116162, 2021.
K. Lee, C. Vununu, K. Moon, S. Lee, and K. Kwon, “Automatic Machine Fault Diagnosis System Using Discrete Wavelet Transform and Machine Learning,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 8, pp. 1299-1311, 2017.
G. Lee, M. Jung, and M. Song, “Unsupervised Anomaly Detection of the Gas Turbine Operation via Convolutional Auto-Encoder,” Proceedings of the IEEE International Conference on Prognostics and Health Management, pp. 1-6, 2020.
B. Samanta and K.R. Al-Balushi, “Artificial Neural Network Based Fault Diagnostics of Rolling Element Bearings Using Time-Domain Features,” Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 17, No. 2, pp. 317-328, 2003.
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