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김형진 (인하대학교) 황세윤 (인하대학교) 김교순 (태성에스엔이) 김경미 (태성에스엔이) 이장현 (인하대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
550 - 559 (10page)
DOI
10.7315/CDE.2022.550

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This study deals with the condition detection of centrifugal pump supplying liquid to marine engines. The purpose is to detect the anomaly and the failure modes of the pump by applying the vibration signals from the simulated failures on the experimental bed. Since the pump rarely experiences faults as well as used to degradation experiments, the vibration signal was gathered from an experimental bed simulating the bearings and lubricant failures. Considering the non-stationarity of variable speed, the convolution is applied to extract the feature of time series rather than the frequency feature. The advantage of CNN implicitly extracting features from a non-stationary signal is used to extract the features applied to Conv1D. After learning the features, a multi-layer perceptron (MLP) was connected to failure classification to identify the operation state. Finally, it is suggested that the time series-based feature extraction can be applied to the condition monitoring of a centrifugal pump with variable speed and non-stationarity.
#Anomaly detection #Centrifugal pump #CNN (Convolution Neural Network) #Conv1D #MLP(Multi-layer Perceptron) #Non-stationary signal #PCA (Principal component analysis) #Time Series #Variable speed

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 주요 고장 및 모사 실험
3. 이상감지 및 고장진단 모델
4. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Park, H., Lee, S., Jeong, J. and Chang, D., 2018, Design of the Compressor-assisted LNG Fuel Gas Supply System, Energy, 158, pp.1017-1027, doi: 10.1016/j.energy.2018.06.055 Crossref Liu, R., Yang, B., Zio, E. and Chen, X., 2018, Artificial Intelligence for Fault Diagnosis of Rotating Machinery: A Review, Mechanical Systems and Signal Processing, 108, pp.33-47, doi: 10.1016/j.ymssp.2018.02.016 Crossref Lei, Y., Lin, J., He, Z. and Zuo, M.J., 2013, A Review on Empirical Mode Decomposition in Fault Diagnosis of Rotating Machinery, Mechanical Systems and Signal Processing, 35(1-2), pp.108-126, doi: 10.1016/j.ymssp.2012.09.015 Crossref Lei, Y., Yang, B., Jiang, X., Jia, F., Li, N. and Nandi, A.K., 2020, Applications of Machine Learning to Machine Fault Diagnosis: A Review and Roadmap, Mechanical Systems and Signal Processing, 138, pp.106587, doi: 10.1016/j.ymssp.2019.106587 Crossref Lee, Y.J., Kim, D.Y., Hwang, M.S. and Cheong, Y.S., 2012, A Study on Data Pre-filtering Methods for Fault Diagnosis, Korean Journal of Computational Design and Engineering, 17(2), pp.97-110, doi: 10.7315/CADCAM.2012.097 Crossref

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