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논문 기본 정보

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저자정보
김지호 (한국항공대학교) 신지훈 (한국항공대학교) 김태환 (한국항공대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,274 - 1,277 (4page)

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This study presents a novel approach based on convolutional long short-term Memory (ConvLSTM) model to reduce the latency involved in bearing fault diagnosis. Time-series sensor data are segmented into short vectors that are fed sequentially into the model to find spatio-temporal features efficiently. The ConvLSTM model is devised to a many-to-many structure by which the failure can be diagnosed as soon as several consecutive prediction results correspond to the failure condition. The experiments based on the proposed approach show that the latency reduction is as high as 99.3% compared to the 2D-CNN approach.

목차

Abstract
I. 서론
II. 기존의 결함 진단 방법
Ⅲ. 제안하는 결함 진단 방법
Ⅳ. 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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