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저자정보
장준교 (경상국립대학교) 노천명 (경상국립대학교) 이순섭 (경상국립대학교) 신성철 (부산대학교) 이재철 (경상국립대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제28권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
10 - 20 (11page)
DOI
10.7315/CDE.2023.010

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With the advent of the Fourth Industrial Revolution, PHM technology is being developed to diagnosis failures of mechanical equipment and predict the remaining useful life of equipment. Acquiring quality data at a major step of PHM is an important process that has a significant impact on future diagnosis and prediction processes. In the process of acquiring and preprocessing data, the feature extraction process is a process of extracting meaningful features of the data. This study analyzed the effect on the failure diagnosis rate according to the segment setting in the feature extraction process of vibration data. Therefore, the noise of the vibration data was removed, features were extracted for each segment, and the failure diagnosis rate was calculated using a classification algorithm. Based on the finally calculated results, the performance of the classification algorithm was evaluated using F1 - Score. As a result of the final analysis, the process of setting the segment size of the vibration data is also important, but the process of applying the noise reduction methods and feature values suitable for the characteristics of the data is more important.
#Diagnostic Failure Rate #Feature Extraction #Prognostics and Health Management(PHM) #Segmentation #Vibration data

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 데이터 셋 및 적용 기법
3. 사례 연구
4. 결론
References

참고문헌 (16)

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So, M.S. and Shin, J.H., 2019, Performance Degradation Prediction of Industrial Equipment using Machine Learning, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 24(3), pp.268-279. doi: 10.7315/CDE.2019.268 google schola Jang, M.H., et al., 2020, A Case Study on Predicting the Vehicle Failure Code with Gathered Diagnostic trouble Code Data, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 25(4), pp.358-365. doi: 10.7315/CDE.2020.358 google schola Lee, S.H. and Yoon, B.D., 2015, Direction of Industry 4.0 and Prognostics and Health Management( PHM), Journal of Korean Society for Noise and Vibration Engineering, 24(1), pp.22-28. https://koreascience.kr/article/JAKO201507634589037.page google schola Seo, M.G. and Yoon, W.Y., 2019, Condition Monitoring and Diagnosis of a Hot Strip Roughing Mill Using an Autoencoder, Journal of Korean Soc Qual Manag, 47(1), pp.75-86. doi: https://doi.org/10.7469/JKSQM.2019.47.1.75 google schola Song, M.J., 2021, Development of a Remaining Useful Life Prediction Model for Bearings Based on Time Domain Features of Vibration Signal, Hanyang University Graduate School Industrial Management Engineering https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.1 google schola

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