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자료유형
학술저널
저자정보
Lee, Myung Jun (School of Mechanical Engineering, Chonnam National University) Jun, Jun Young (School of Mechanical Engineering, Chonnam National University) Park, Gyuhae (School of Mechanical Engineering, Chonnam National University) Kang, To (Nuclear Convergence Technology Division, Korea Atomic Energy Research Institute) Han, Soon Woo (Nuclear Convergence Technology Division, Korea Atomic Energy Research Institute)
저널정보
테크노프레스 Smart structures and systems Smart structures and systems 제22권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
231 - 237 (7page)

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A significant data problem is encountered with condition monitoring because the sensors need to measure vibration data at a continuous and sometimes high sampling rate. In this study, compressive sensing approaches for condition monitoring are proposed to demonstrate their efficiency in handling a large amount of data and to improve the damage detection capability of the current condition monitoring process. Compressive sensing is a novel sensing/sampling paradigm that takes much fewer data than traditional data sampling methods. This sensing paradigm is applied to condition monitoring with an improved machine learning algorithm in this study. For the experiments, a built-in rotating system was used, and all data were compressively sampled to obtain compressed data. The optimal signal features were then selected without the signal reconstruction process. For damage classification, we used the Variance Considered Machine, utilizing only the compressed data. The experimental results show that the proposed compressive sensing method could effectively improve the data processing speed and the accuracy of condition monitoring of rotating systems.
#compressive sensing #condition monitoring #receiver operating characteristic #variance considered machine

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