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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 57 - 64 (8page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2024.19.1.57
이용수
초록· 키워드
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In the industrial field, robots are used to increase productivity by replacing labors with dangerous, difficult,
and hard tasks. However, failures of individual industrial robots in the entire production process may cause product
defects or malfunctions, and may cause dangerous disasters in the case of manufacturing parts used in automobiles
and aircrafts. Although requirements for early diagnosis of industrial robot failures are steadily increasing, there are
many limitations in early detection. This paper introduces methods for diagnosing robot failures using sound-based data
and deep learning. This paper also analyzes, compares, and evaluates the performance of failure diagnosis using various
deep learning technologies. Furthermore, in order to improve the performance of the fault diagnosis system using deep
learning technology, we propose a method to increase the accuracy of fault diagnosis based on an inference window.
When adopting the inference window of deep learning, the accuracy of the failure diagnosis was increased up to 94%.
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