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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 335 - 344 (10page)
- DOI
- 10.33162/JAR.2023.12.23.4.335
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Purpose: This study aims to differentiate between false and true alarms by extracting features that distinguish vibration resulting from rotational speed and centrifugal pump fault.
Methods: We extracted time-domain statistical features and frequency-domain physical features. Each feature was learned by OCSVM and visualized through the anomaly score.
Results: Time-domain statistical features showed poor classification performance. In contrast, frequency-domain physical features successfully classified fault status at low rotational speed.
Conclusion: Considering that the centrifugal pump is a rotating machine, diagnosing fault using the frequency domain physical characteristics is practical. Further study should focus on extracting improved features for diagnosing failure at a high rotational speed with acceptable performance.
Methods: We extracted time-domain statistical features and frequency-domain physical features. Each feature was learned by OCSVM and visualized through the anomaly score.
Results: Time-domain statistical features showed poor classification performance. In contrast, frequency-domain physical features successfully classified fault status at low rotational speed.
Conclusion: Considering that the centrifugal pump is a rotating machine, diagnosing fault using the frequency domain physical characteristics is practical. Further study should focus on extracting improved features for diagnosing failure at a high rotational speed with acceptable performance.
목차
1. 서론
2. 본론
3. 실험
4. 결과
5. 결론
References
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