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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 185 - 195 (11page)
이용수
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최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
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참고문헌 (21)
참고문헌 신청
황돈하 / 2015 / Support Vector Machine Based Bearing Fault Diagnosis for Induction Motors Using Vibration Signals / Journal of Electrical Engineering & Technology 10(4):1558~1565
Wade A. Smith / 2015 / Rolling element bearing diagnostics using the Case Western Reserve University data: A benchmark study / Mechanical Systems and Signal Processing 64-65:100~131
Subhasis Nandi / 2005 / Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Electrical Motors / IEEE Transactions On Energy Conversion 20(4):719~729
Jing-li Yang / 2016 / Fault detection, isolation, and diagnosis of self-validating multifunctional sensors / Review of Scientific Instruments 87(6):065004
R. Dunia / 1996 / Identification of Faulty Sensors Using Principal Component Analysis / Process Syst. Eng 42(10):2797~2812
Wade A. Smith / 2015 / Rolling element bearing diagnostics using the Case Western Reserve University data: A benchmark study / Mechanical Systems and Signal Processing 64-65:100~131
Subhasis Nandi / 2005 / Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Electrical Motors / IEEE Transactions On Energy Conversion 20(4):719~729
Jing-li Yang / 2016 / Fault detection, isolation, and diagnosis of self-validating multifunctional sensors / Review of Scientific Instruments 87(6):065004
R. Dunia / 1996 / Identification of Faulty Sensors Using Principal Component Analysis / Process Syst. Eng 42(10):2797~2812
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