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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 367 - 375 (9page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2022.48.4.367
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In the manufacturing process, maintenance is performed at a specific time point based on continuous monitoring of equipment and processes. However, accurate predictive maintenance of time-series data is difficult. This is because, due to the characteristics of the process equipment, a single equipment experiences various working conditions. It shows various outputs even under similar conditions. Therefore, we proposed a new reconstruction-based anomaly detection. Our method uses a property in which a reconstruction error is calculated through input values and reconstruction values. This builds a sophisticated health indicator (HI) by deferring model selection until the smallest reconstruction value is obtained when training the model. As a result, through advanced HI construction, it is possible to accurately identify and quantify the degree of degradation of machinery. Experiments confirm that the proposed method showed superior performance in terms of initial anomaly detection compared to other models.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Baur, M., Albertelli, P., and Monno, M. (2020), A review of prognostics and health management of machine tools, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 107(5), 2843-2863.
Cai, H., Feng, J., Li, W., Hsu, Y. M., and Lee, J. (2020), Similarity-based particle filter for remaining useful life prediction with enhanced performance, Applied Soft Computing, 94, 106474.
Carvalho, T. P., Soares, F. A., Vita, R., Francisco, R. D. P., Basto, J. P., and Alcalá, S. G. (2019), A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance, Computers & Industrial Engineering, 137, 106024.
Chauhan, S. and Vig, L. (2015), Anomaly detection in ECG time signals via deep long short-term memory networks, In 2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 1-7.
Chen, T., Liu, X., Xia, B., Wang, W., and Lai, Y. (2020), Unsupervised anomaly detection of industrial robots using sliding-window convolutional variational autoencoder, IEEE Access, 8, 47072-47081.
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