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초록·키워드
Rotating machinery is widely used throughout the industry, and the bearing failure is a major cause for the malfunction of the mechanical system. There have been a wide research on bearing failure diagnosis with various feature extraction and classification methods. For the feature extraction, various statistical features of vibration signals analyzed in time and frequency domains are commonly applied. In addition, envelope and wavelet analysis are other popular feature extraction methods to detect the fault frequencies. In this paper, several commonly applied feature extraction and classification methods are compared for bearing fault diagnosis. This study selected some feature extraction methods based on statistic, envelop and wavelet analysis. Also, this paper applied several machine learning classification methods to compare the performance of the methods for bearing fault diagnosis.
본문·목차
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