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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 210 - 215 (6page)
- DOI
- 10.7735/ksmte.2020.29.3.210
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In this study, a fault detection and classification method using neural network-based acoustic measurement is proposed. In this method, a measured acoustic signal of the target equipment undergoes Fast Fourier transformation. The magnitude, for a range of frequencies, is accumulated and normalized to train predefined neural network model. To validate the proposed method, an experimental setup for cooling fan is established. The faults of the device are classified into five categories. A series of experiments for the experimental setup are conducted to validate the performance of the fault detection and classification of the proposed method. An accuracy of up to 98.6% is obtained for the test data. Thus, the experimental results show the effectiveness of the proposed fault detection algorithm.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 고장진단 시스템
3. 고장진단 가능성 검증
4. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
Baek, S. J. / 2016 / Fault Symptom Extraction of Automotive Engines by the Event Occurrence Analysis Over Time interval / Proceedings of The Korean Institute of Industrial Engineers Fall Conference :1324~1328
장재호 / 2016 / 가속도 신호의 주파수 분석에 기반한 종이용기 성형기 구동축 고장진단 요소기술 개발 / 한국기계가공학회지 15(6):1~8
Ko, J. U. / 2018 / Noise Robust Fault Diagnosis Technique to Simultaneously Learn Classification and Denoising / Proceedings of The Korean Society of Mechanical Engineers Conference :165~167
함석주 / 2019 / 모터 전류 신호를 이용한 전동차 출입문 고장진단 연구 / 신뢰성 응용연구 19(4):353~361
Chollet, F. / 2017 / Deep Learning with Python / Manning Publications
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