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저자정보
최정배 (건국대학교) 이윤제 (건국대학교) 이창우 (건국대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
258 - 258 (1page)

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현대 산업에서 동력을 사용하기 위해서는 회전기계의 역할이 매우 중요한데 사용됨에 따라 고장이 발생하고 경제적 손실을 발생시킬 수 있고, 심한 경우 큰 안전사고가 일어날 수도 있다. 이를 사전에 방지하기 위해 고장 진단에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리의 취지에 부합하기 위해 세가지의 스미어링 결함 베어링과 하나의 정상 베어링이 회전 시 발생하는 3 축의 진동 데이터를 수집하였고, 이 데이터를 통해 평균 외 다양한 입력 변수들을 얻어냈다. 이 입력 변수들과 서포트 벡터 머신, K-최근접 이웃, 의사결정나무를 이용해 학습을 진행시켰고 정확도, 훈련시간, 특이도와 재현율에 적절히 가중치를 부여하여 기법 별 점수들을 도출하였다. 이때 조밀 K-최근접 이웃의 점수가 가장 높은 점수 ... 전체 초록 보기

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