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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 263 - 272 (10page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2023.47.3.263
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산업인공지능의 발달로 기계장치의 결함 진단을 위해 센서 데이터 기반 기계학습 및 심층학습 기법을 활용하여 결함 유형을 분류하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 심층학습을 비롯한 대부분의 기계학습 기법들은 블랙박스 구조로 결과 해석이 불가능하기 때문에 산업적으로 진단 모델에 대한 사용성 및 신뢰도 확보를 위해 모델의 의사결정에 대한 해석이 가능한 설명가능한 인공지능 기법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 원심펌프의 결함 분류 및 해석을 위한 특징 추출을 위해 높은 분류 정확도를 보이며 설명력 있는 심층학습 모델을 제안한다. 시간-주파수 분석 기법인 연속 웨이블릿 변환을 통해 진동 신호를 이미지로 변환하였으며, 합성곱 신경망 학습 이후 테스트 결과에 gradient weighted class activation map을 적용하여 결함 유형 해석을 위한 주파수 대역을 추출 및 검증하였다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 제안하는 연구 절차
4. 결과
5. 결론 및 추후 연구
참고문헌(References)
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Kim, S. J., Choe, B. H. and Kim, W., 2017, “Prognostics for Industry 4.0 and Its Application to Fitness-for-Service Assessment of Corroded Gas Pipelines,” Journal of Korean Society for Quality Management, Vol. 45, No. 4, pp. 649~664.
Kim, K. W., Kang, J. and Park, S. H., 2021, “A Machine Learning-based Signal Analytics Framework for Diagnosing the Anomalies of Centrifugal Pumps,” Journal of the Korean Society for Precision Engineering, Vol. 38, No. 4, pp. 269~277.
Qin, X., Li, Q. and Dong, X., 2017, “The Fault Diagnosis of Rolling Bearing based on Ensemble Empirical Mode Decomposition and Random Forest,” Shock and Vibration, Vol. 2017, Article 2623081.
Chen, Z., Cen, J. and Xiong, J., 2020, “Rolling Bearing Fault Diagnosis Using Time-Frequency Analysis and Deep Transfer Convolutional Neural Network,” IEEE Access, Vol. 8, pp. 150248~150261.
Bearing Data Center, 2022, (https://engineering.case.edu/bearingdatacenter/welcome), Case Western Reserve Univeristy (accessed on Feb. 5, 2020).
Kim, K. W., Kang, J. and Park, S. H., 2021, “A Machine Learning-based Signal Analytics Framework for Diagnosing the Anomalies of Centrifugal Pumps,” Journal of the Korean Society for Precision Engineering, Vol. 38, No. 4, pp. 269~277.
Qin, X., Li, Q. and Dong, X., 2017, “The Fault Diagnosis of Rolling Bearing based on Ensemble Empirical Mode Decomposition and Random Forest,” Shock and Vibration, Vol. 2017, Article 2623081.
Chen, Z., Cen, J. and Xiong, J., 2020, “Rolling Bearing Fault Diagnosis Using Time-Frequency Analysis and Deep Transfer Convolutional Neural Network,” IEEE Access, Vol. 8, pp. 150248~150261.
Bearing Data Center, 2022, (https://engineering.case.edu/bearingdatacenter/welcome), Case Western Reserve Univeristy (accessed on Feb. 5, 2020).
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