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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 287 - 298 (12page)
- DOI
- 10.7782/JKSR.2023.26.5.287
이용수
초록· 키워드
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최근 철도차량의 상태기반정비를 위한 딥러닝 기반의 이상탐지 기술에 관한 연구가 주목받고 있다. 딥러닝은 학습에 사용한 특징에 큰 영향을 받기 때문에 학습에 사용하는 특징을 적절하게 선택할 필요가 있다. 본 논문에서는 철도차량 공기압축기의 이상탐지 학습에 사용할 특징을 적절하게 선택함으로써, 공기압축기 이상탐지 모델의 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 학습에 사용할 특징을 다르게 선택한 모델들에 인위적으로 생성한 이상 데이터를 입력하여 정확도를 비교하고, 학습에 가장 적절한 특징 조합을 선택한다. 또한 데이터의 이상점 및 작동상태에 의한 판단오류를 방지하기 위해 이상비율을 사용하는 방법을 제안하고, 적절한 특징선택을 한 모델에 적용하여 공기압축기의 건강상태를 효과적으로 판단할 수 있음을 보인다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 철도차량 스크루 공기압축기
3. 데이터 수집 및 전처리
4. LSTM-오토인코더 기반 이상탐지 방법론
5. LSTM-오토인코더 성능개선을 위한 특징선택 과정
6. 시험 결과
7. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
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M.J. Kim, H.J. Cho, C.G. Kang (2022) LSTM-based anomaly detection for screw air compressors of railway vehicles(In Korean), Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers - A, 46(2), pp. 195-202.
R. Yang, M. Huang, Q. Lu, M. Zhong (2018) Rotating machinery fault diagnosis using long-short-term memory recurrent neural network, IFAC-Papers OnLine, 51(24), pp. 228-232.
H. Liu, J. Zhou, Y. Zheng, W. Jiang, et al. (2018) Fault diagnosis of rolling bearing with recurrent neural network-based autoencoders, ISA Transactions, 77, pp. 167-178.
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M.J. Kim, H.J. Cho, C.G. Kang (2022) LSTM-based anomaly detection for screw air compressors of railway vehicles(In Korean), Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers - A, 46(2), pp. 195-202.
R. Yang, M. Huang, Q. Lu, M. Zhong (2018) Rotating machinery fault diagnosis using long-short-term memory recurrent neural network, IFAC-Papers OnLine, 51(24), pp. 228-232.
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