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고한별 (동아대학교) 박형준 (동아대학교) 이광기 (한얼솔루션) 이상현 (한얼솔루션) 한승호
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대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 재료 및 파괴부문 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
58 - 58 (1page)

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구름 베어링은 회전 기계의 성능을 결정하는 주요 구성요소 중 하나로 열악한 사용 환경에서 잦은 결함이 발생하며 이는 회전 기계의 전체 가동 중단으로 이어질 수 있다. 따라서 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 구름 베어링의 결함 상태를 분류하는 모니터링 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘 중 Convolution Neural Network(CNN) 머신러닝 알고리즘을 적용하여 베어링의 결함 상태를 분류하였다. 구글에서 개발한 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크인 Tensorflow 를 활용하여 CNN 알고리즘을 생성하였으며, Normal, Ball fault, Inner race fault 및 Outer race fa ... 전체 초록 보기

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