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저자정보
(Chonnam National University) (Hanoi University of Science and Technology) (Chonnam National University)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 The Journal of Contents Computing JCC Vol.2 No.2
발행연도
수록면
175 - 184 (10page)
DOI
10.9728/jcc.2020.12.2.2.175

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Machine monitoring plays a vital role in modern manufacturing; thus, studies on technics that are able to be adapted to create automatic monitoring processes are necessary. Based on the nonstationary characteristics of signal collected from machine"s components and the advent of deep neural networks, the paper will illustrate some highlighted points of time-frequency signal processing and proposed an intelligent process for bearing fault diagnosis based on a state-of-the-art convolutional network, namely ResNeXt.
#Nonstationary #Vibration #Deep learning #time-frequency domain #bearing fault diagnosis
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목차

  1. Abstract
  2. 1. Introduction
  3. 2. Background in nonstationary signal processing with time-frequency domain
  4. 3. Proposed method in bearing fault diagnosis
  5. 4. Experiment and result
  6. 5. Conclusion
  7. References

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