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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 280 - 288 (9page)
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본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
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Bartelmus, W. / 2010 / Modelling of gearbox dynamics under time-varying nonstationary load for distributed fault detection and diagnosis / European Journal of Mechanics-A/Solids 29(4):637~646
Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45(1):5~32
Bui, D. T. / 2012 / Application of support vector machines in landslide susceptibility assessment for the Hoa Binh province(Vietnam)with kernel functions analysis
Chawla, N. V. / 2002 / SMOTE: synthetic minority over-sampling technique / Journal of Artificial Intelligence Research 16:321~357
Cover, T. / 1967 / Nearest Neighbor Pattern Classification / IEEE Transactions on Information Theory 13(1):21~27
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Chawla, N. V. / 2002 / SMOTE: synthetic minority over-sampling technique / Journal of Artificial Intelligence Research 16:321~357
Cover, T. / 1967 / Nearest Neighbor Pattern Classification / IEEE Transactions on Information Theory 13(1):21~27
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