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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
변기수 (서강대학교) 조성우 (서강대학교) 서한복 (서강대학교) 이승엽 (서강대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
2,098 - 2,101 (4page)

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Various machines and home appliances experience aging and failure due to their continued use. Electronic problems such as circuit failures are easy to diagnose on the product itself, but mechanical defects and faults are difficult to diagnose. Since acoustic signals generated from a machine include inherent operating characteristics, the unwanted mechanical faults can be diagnosed by analyzing different patterns between normal and fault signals. In this study, the mechanical failure diagnosis of a commercial portable air conditioner has been implemented based on a deep learning-based image classification technique. Short-time Fourier transform (STFT) is used to effectively analyze the frequency characteristics that occur in the event of machine failures, and then the fault status of the air conditioner is examined by classifying the extracted spectrogram images through convolution neural network (CNN). The proposed method shows a precise fault diagnosis without additional devices and can be effectively applied for fault diagnostic algorithms of various home appliances.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
참고문헌

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