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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 37 - 44 (8page)
- DOI
- 10.5050/KSNVE.2022.32.1.037
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Typically, indexes for diagnosis are developed by extracting the characteristics of noise and vibration data through traditional processing. However, finding an appropriate signal processing method and diagnostic index is difficult and time-consuming. Fortunately, the use of artificial intelligence in analyzing and judging data has increased in recent years, and a lot of research related to this topic has progressed. This study focuses on the development of AI-based diagnostic technology using noise and vibration data measured from an automobile powertrain. The purpose of this technology is to reduce quality cost and improve service efficiency. The first case involves a technology for diagnosing parts that cause abnormal noises in the powertrain, by training artificial intelligence using the collected noise data. The second involves a technology that uses engine vibration data to find cylinders with abnormal injectors in the engine. The deep learning methods used here were RNN and DNN. The developed diagnostic technologies have been applied to the equipment used for mechanics in our service centers. Therefore, they can be used to verify the diagnosis results within seconds when noise or vibration data is input to the equipment.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 소음 데이터 활용 진단기술 개발
3. 진동 데이터 활용 진단기술 개발
4. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Kim, H. S., Chung, J. H. and Baek, W. K., 2021, A Study on a Motor Noise Diagnosis Method Using Voice Recognition and Machine Learning Techniques, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 31, No. 1, pp. 40~46.
Kim, S.-W., An, K., Back, J., Lee, S.-K., Lee, C. and Kim, P., 2021, Health Monitoring of Power Driving System Using Sound Signal based on Deep Learning, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 31, No. 1, pp. 47~56.
Mandal, A., Arvanitis, A., Chen, S. K., Chien, L.-C., Srinivasan, V. and Younkins, M., 2019, Vibration Rating Prediction Using Machine Learning in a Dynamic Skip Fire Engine, SAE International Journal of Advances and Current Practices in Mobility, Vol. 1, No. 4, pp. 1491~1501.
Janssens, O., Slavkovikj, V., Vervisch, B., Stockman, K., Loccufier, M., Verstockt, S., Van de Walle, R. and Van Hoecke, S., 2016, Convolutonal Neural Network Based Fault Detection for Rotating Machinery, Journal of Sound and Vibration, Vol. 377, pp. 331~345.
Lu, C., Wang, Z. and Zhou, B., 2017, Intelligent Fault Diagnosis of Rolling Bearing Using Hierarchical Convolutional Network Based Health State Classification, Advanced Engineering Informatics, Vol. 32, pp. 139~151.
Kim, S.-W., An, K., Back, J., Lee, S.-K., Lee, C. and Kim, P., 2021, Health Monitoring of Power Driving System Using Sound Signal based on Deep Learning, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 31, No. 1, pp. 47~56.
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