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저자정보
김지훈 (Gangneung-Wonju National University, Researcher) 이지훈 (POSTECH) 김태완 (POSTECH) 이승철 (KAIST) 박찬일 (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제34권 제1호(통권 276호)
발행연도
2024.2
수록면
78 - 83 (6page)
DOI
10.5050/KSNVE.2024.34.1.078

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Gears are critical in mechanical systems, but wear-induced vibrations pose challenges. It is difficult to experimentally verify gear wear through vibrations. This study proposes a method to simulate wear by manipulating the backlash size and enabling the analysis of vibration changes. Gears with varying backlash sizes, resembling worn gears, facilitate the effective analysis of vibration signals. Collected vibration data is used with AI models to predict the gear wear degree. A deep learning model classifies backlash amounts, whereas a regression model predicts specific backlash sizes. Accurate classification and prediction enhance gear wear monitoring. This datadriven approach and AI techniques contribute to gear wear analysis, improving the monitoring accuracy.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기어의 마모 모사
3. 기어박스 진동 실험
4. Proposed Method and Results
3. 결론
References

참고문헌 (13)

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