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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
송영원 (한동대학교) 박정우 (한동대학교) 유진수 (한동대학교) 홍세현 (한동대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
2,353 - 2,358 (6page)

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This paper presents an optimal environment construction and efficient approach for rotational machine fault diagnosis. As a research method for this, fault diagnosis is performed at various sampling frequencies based on data acquired by over-specification sensors. Statistical features of data are used for fault diagnosis, and statistical features extracted according to various sampling frequencies and data sample size are used as AI model learning variables. Several ensemble models such as Random Forest and XGBoost were used, and the accuracy of the models was compared and analyzed. As a result, the fault diagnosis performance did not significantly increase after the sampling frequency exceeded 10 times the rotating machine’s maximum frequency. This means that even when a low-performance sensor with a low frequency is used, high performance may be expected. Therefore, this paper is expected to contribute to economically performing fault diagnosis.
#고장진단(Fault diagnosis) #회전기계(Rotating machine) #머신러닝(Machine learning) #통계적 특징(Statistical Feature) #진동센서(Vibration Sensor) #샘플링 주기(Sampling Period)

목차

Abstract
1. 서론
2. 고장진단 최적 환경구축 알고리즘
3. 실험 데이터
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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