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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 292 - 302 (11page)
- DOI
- 10.7779/JKSNT.2023.43.4.292
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최근 인공지능을 활용한 진동 기반 기어박스 고장진단에 대한 연구가 활발히 진행되어왔다. 하지만 학습용 데이터의 패턴을 분석하여 분류 등의 주어진 문제를 해결하도록 최적화되는 인공지능 모델의 특성상, 운용환경 변화에 따라 측정되는 진동신호의 특성이 달라지는 경우 성능이 크게 저하될 수 있다는 문제가 제기되어 왔다. 본 연구에서는 기어박스 결함으로 인해 발생할 수 있는 현상의 물리적 특성을 고려하여 인공지능의 성능을 향상시킬 수 있는 방법론을 제안한다. 이를 위해 결함 특성에 기반한 물리 정보를 통해 특성인자를 추출할 수 있는 물리 기반 커널을 설계하였다. 제안된 물리 기반 커널은 일반적인 인공지능 모델의 커널과는 다르게 학습이 불가하도록 고정되어 보다 강건하게 물리 정보를 추출할 수 있다. 이를 통해, 실제 산업 현장에서 발생하는 비정상 운용조건 등의 다양한 도메인 변화 문제에 대해 강건한 기어박스 고장진단을 수행할 수 있도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위해 다양한 운용조건에 대한 기어 테스트베드 실험을 수행한 결과, 제안 방법을 통해 운용조건 변화에 무관하게 물리적으로 유의미한 결함 인자가 추출되며 이에 따라 강건한 기어박스 고장진단이 가능함을 확인하였다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
3. 물리 기반 커널을 적용한 기어 진단모델 개발
4. 기어박스 테스트베드 및 실험조건
5. 실험 결과
6. 결론
References
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