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이상원 (성균관대학교) 이창호 (성균관대학교) 김진우 (성균관대학교) 김수종 (성균관대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
690 - 690 (1page)

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회전 기계에서 베어링은 전체 기계시스템의 구동 및 제어에 핵심적인 역할을 하므로 장비의 안전하고 지속적인 작동을 위해서는 베어링의 유지 보수 및 상태 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 베어링의 예상치 못한 파손으로 인한 기계시스템의 손상에 대비하기 위해, 대표적인 딥러닝 알고리즘인 Convolutional Neural Networks (CNN)을 활용한 베어링의 고장 상태 및 고장 종류 진단 모델을 개발하였다. 베어링 시뮬레이터를 사용하여, 정상 및 고장 상태의 베어링의 회전운동을 구현하였으며, 각 베어링 상태에서의 신호 데이터는 2 개의 가속도 센서를 X, Y 축에 고정시켜 수집하였다. 고장 상태는 4 종류로 볼, 케이지^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE11041015');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Bearing #Vibration signal #Fault diagnosis #Deep learning #Convolutional neural networks

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