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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종수 (Hanyang University) 유홍희 (Hanyang University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제23권 제9호
발행연도
2013.9
수록면
814 - 822 (9page)

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For the fault diagnosis of a mechanical system, pattern recognition methods have being used frequently in recent research. Hidden Markov model(HMM) and artificial neural network(ANN) are typical examples of pattern recognition methods employed for the fault diagnosis of a mechanical system. In this paper, a hybrid method that combines HMM and ANN for the fault diagnosis of a mechanical system is introduced. A rotating blade which is used for a wind turbine is employed for the fault diagnosis. Using the HMM/ANN hybrid model along with the numerical model of the rotating blade, the location and depth of a crack as well as its presence are identified. Also the effect of signal to noise ratio, crack location and crack size on the success rate of the identification is investigated.
#Hidden Markov Model(HMM #은닉 마르코프 모델) #Artificial Neural Network(ANN #인공 신경망) #Fault Diagnosis(결함 진단) #Feature Vector(특징벡터) #Vector Quantization(벡터 양자화)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. HMM과 ANN의 기본 이론
3. 결함 진단 대상 기계시스템 선정
4. FFT를 이용한 특징벡터 추출
5. HMM/ANN Hybrid model 적용 알고리즘
6. 크랙 진단 결과
7. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Martin, K. F. / 1994 / A Review by Discussion of Monitoring and Fault-diagnosis in Machine-tools / International Journal of Machine Tools and Manufacture 34 (4) : 527 ~ 551 google schola 2. [학술대회논문] - Rabiner, L. R. / 1989 / A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Application in Speech Recognition / Proc. IEEE 77 (2) : 257 ~ 286 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Bunks, C. / 2000 / Condition-based Maintenance of Machines Using Hidden Markov Models / Mechanical Systems and Signal Processing 14 (4) : 597 ~ 612 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Rowley, H. A. / 1998 / Neural Network-based Face Detection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20 (1) : 23 ~ 38 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Samanta, B. / 2003 / Artificial Neural Network Based Fault Diagnostics of Rolling Element Bearings Using Time-domain Features / Mechanical Systems and Signal Processing 17 (2) : 317 ~ 328 google schola

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