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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology Journal of Mechanical Science and Technology Vol.20 No.12
- 발행연도
- 2006.12
- 수록면
- 2,079 - 2,086 (8page)
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A fundamental study for developing a fault diagnosis system of a pump is performed by using neural network. Acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The neural network model used in this study was 3-1ayer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer. And the codes of pump malfunctions were selected as units of output layer. Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. Neural network trained by acoustic signals can detect malfunction or diagnose fault of a given machine from the results.
목차
1. Introduction
2. Experimental Apparatus and Method
3. Neural Network
4. Results
5. Concluding Remarks
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Asakura, T., Kobayashi, T., Xu, B. and Hayashi, S., 2000, "Fault Diagnosis System for Machines Using Neural Networks," JSME International Journal, Series C, Vol.43, pp.364~371.
Bae, Y. H. and Lee, S. K., 1998, "Multiple Fault Diagnosis Method by Modular Artificial Neural Network," Journal of the Korean Society of Precision Engineering, Vol.15, No.2, pp.35~44.
Chen, Z. and Mechefske, C., 2002, "Diagnosis of Machinery Fault Status using Transient Vibration Signal Parameters," Journal of Vibration and Control, Vol.8, pp.321~335.
Chung, W. S., Lee, S. Y., Chung, T. J. and Lee, J. K., 2001, "Fault Diagnosis of a Pump by Using Vibration Signals," Proc. of KSME 2001 Fall Annual Meeting, Vol. A, Jeonbuk national university, Korea, Nov. 1-3, pp.590~595.
Danai, K. and Chin, H., 1991, "Fault Diagnosis with Process Uncertainty," Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, Vol.113, pp.339~343.
Bae, Y. H. and Lee, S. K., 1998, "Multiple Fault Diagnosis Method by Modular Artificial Neural Network," Journal of the Korean Society of Precision Engineering, Vol.15, No.2, pp.35~44.
Chen, Z. and Mechefske, C., 2002, "Diagnosis of Machinery Fault Status using Transient Vibration Signal Parameters," Journal of Vibration and Control, Vol.8, pp.321~335.
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