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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Myagmar Delgermaa (Changwon National University) 김윤수 (Changwon National University) 석종원 (Changwon National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제26권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
319 - 328 (10page)

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베어링은 기계가 작동할때 중요한 역할을 한다. 때문에, 베어링에 결함이 발생하면 기계전체의 치명적인 결함을 발생시킨다. 그러므로 베어링 결함은 조기에 발견되어야한다. 본 논문에서는 연속 웨이블릿 변환과 Switchable 정규화를 기반으로 한 합성곱 신경망(SN-CNN)을 이용한 방법을 베어링 결함 감지 모델에 대해 설명한다. 모델의 정확도는 Case Western Reserve University (CWRU) 베어링 데이터 집합을 사용하여 측정되었다. 또한 배치 정규화(BN, Batch Normalization)[1] 방법과 스펙트로그램 이미지가 모델 성능의 비교를 위해 사용되었다.
#Bearing fault detection #deep learning #CWRU dataset #switchable normalization #scalogram #convolutional neural network

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References

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김윤수 ,  배서한 ,  석종원 전기전자학회논문지 2022 .09

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-056-001604271