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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 1,732 - 1,739 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.11.1732
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When deep learning is applied to motor fault diagnosis, the Generative Adversarial Network (GAN) algorithm is used to compensate for the insufficient number of data. However, the model’s performance includes not only classification performance, but also overfitting degree and outlier detection performance. Unlike classification performance, outlier detection performance is affected not only by the amount of data but also by the quality. However, increasing similar data is not the best way to increase the model’s overall performance. Therefore, an RMSE-based data evaluation technique is proposed to find virtual data that maximizes model performance. It was confirmed that the proposed method helps to improve the outlier data detection performance of the model.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed Method
3. Experiments
4. Conclusions
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
B. Li / 2000 / Neuralnetwork-based motor rolling bearing fault diagnosis / IEEE Transactions on Industrial Electronics 47:1060~1069
W. Sun / 2017 / Convolutional discriminative feature learning for induction motor fault diagnosis / IEEE Trans. Ind. Informat 13(3):1350~1359
K. Kim / 2002 / Induction motor fault diagnosis based on neuropredictors and wavelet signal processing / IEEE/ASME Trans. Mechatronics 7(2):201~219
D. J. Choi / 2019 / Data Preprocessing Method in Motor Fault Diagnosis Using Unsupervised Learning / ICCAS 2019 Conference :1508~1511
한지훈 / 2019 / 유도 전동기의 속도 및 부하 조건을 고려한 딥러닝 고장 진단 알고리즘 개발에 관한 연구 / 전기학회논문지 68(3):423~429
W. Sun / 2017 / Convolutional discriminative feature learning for induction motor fault diagnosis / IEEE Trans. Ind. Informat 13(3):1350~1359
K. Kim / 2002 / Induction motor fault diagnosis based on neuropredictors and wavelet signal processing / IEEE/ASME Trans. Mechatronics 7(2):201~219
D. J. Choi / 2019 / Data Preprocessing Method in Motor Fault Diagnosis Using Unsupervised Learning / ICCAS 2019 Conference :1508~1511
한지훈 / 2019 / 유도 전동기의 속도 및 부하 조건을 고려한 딥러닝 고장 진단 알고리즘 개발에 관한 연구 / 전기학회논문지 68(3):423~429
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