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이용수
Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. EXPERIMENT
4. FEATURE EXTRACTION AND SIGNAL PROCESSING
5. RESULTS AND DISCUSSION
6. CONCLUSION
REFERENCES
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2007 .11
An Application of Support Vector Machines for Fault Diagnosis
ICEIC : International Conference on Electronics, Informations and Communications
2004 .08
LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE BASED CONDITION PREDICTION FOR BEARING HEALTH
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2008 .07
A MODEL-BASED FAULT DIAGNOSIS IN UNCERTAIN SYSTEMS
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1990 .10
Multi-class SVM을 이용한 회전기계의 결함 진단
한국소음진동공학회논문집
2004 .12
Support Vector Machine Based Bearing Fault Diagnosis for Induction Motors Using Vibration Signals
Journal of Electrical Engineering & Technology
2015 .07
Variations in Relevance Vector Machine Regression
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2017 .11
AE 센서를 이용한 베어링 이상상태 검출
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2014 .10
신경회로망 독립성분해석을 이용한 음향센서 기반 대전력기기의 고장진단 알고리즘
전기학회논문지
2008 .05
Recognition of rolling bearing fault patterns and sizes based on two-layer support vector regression machines
Smart structures and systems
2014 .01
KNOWLEDGE-BASED BOUNDARY EXTRACTION OF MULTI-CLASSES OBJECTS
대한전자공학회 학술대회
2003 .07
WEB BASED CONDITION MONITORING AND FAULT DIAGNOSIS SYSTEM FOR FAN ENGINE
한국소음진동공학회 국제학술발표논문집
2008 .07
음향 방출 센서를 이용한 저속 구름 베어링 고장 진단
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2018 .10
다양한 속도 조건 하에서 진동센서와 음향방출센서의 구름 베어링 고장 진단 성능 비교
대한기계학회 춘추학술대회
2018 .12
EQUIPMENT PERFORMANCE DEGRADATION ASSESSMENT BASED ON WAVELET SUPPORT VECTOR MACHINE
한국소음진동공학회 국제학술발표논문집
2008 .07
신경회로망 기반 고장 진단 시스템을 위한 고장 신호별 특징 벡터 결정 방법
한국소음진동공학회논문집
2010 .11
Multi-class SVM을 이용한 회전기계의 결함 진단
한국소음진동공학회 학술대회논문집
2003 .11
The Method for Detecting the Bearing Fault in Brushless DC Motors
한국트라이볼로지학회 학술대회
2010 .11
GEARBOX FAULT DIAGNOSIS BASED ON ADAPTIVE TIME-FREQUENCY REPRESENTATION
한국소음진동공학회 국제학술발표논문집
2008 .07
Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on Multi-Class Support Vector Machines
Journal of Mechanical Science and Technology
2005 .03
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