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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 960 - 963 (4page)
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Bearing fault classification is one of the classical problems in prognostics and health management (PHM) applications. The conversion and transmission of the huge raw data have been challenging in designing hardware and software co-design for an efficient classification system. This paper presents a novel pattern-driven edge-senputing hardware for efficient bearing fault classification. Using the proposed hardware model, our classification system classifies five real bearing data (N, B, I, O, and T) with an accuracy of 96.76% utilizing the configurable analog-to-digital converter (C-ADC) and adaptive short-time Fourier transform (STFT) technique. Simulation results demonstrated that the classification system with the proposed hardware model achieves high classification accuracy comparable to that of conventional systems.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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