인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 35 - 41 (7page)
이용수
초록· 키워드
There is increasing interest in condition-based maintenance to prevent economic loss due to failure, and related technologies are also being researched in the field of construction machinery. In particular, Data-based failure diagnosis method using AI(Machine & Deep learning) algorithms are in the spotlight. In this study, we focused on the failure diagnosis and mode classification of reduction gear of excavator’s travel device by using the AI algorithm. In addition, a remote monitoring system was developed that can monitor the status of the reduction gear using the developed diagnosis algorithm. The failure diagnosis algorithm was performed in the process of data acquisition of normal and abnormal under various operating condition, data processing and analysis by the wavelet transformation, and then learning. The developed algorithm was verified by threeevaluation condition. Finally, we built a system that can check the status of the reduction gear of travel device on the web using Edge platform, which embedded the failure diagnosis algorithm and Cloud.
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- Abstract
- 1. Introduction
- 2. 고장 진단 시스템 Concept
- 3. AI 기반의 고장 진단 알고리즘 개발
- 4. 원격 모니터링 시스템 개발
- 5. Conclusions
- 참고문헌
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-550-000878150
