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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.21 No.4
- 발행연도
- 2007.4
- 수록면
- 607 - 615 (9page)
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Condition classification is an important step in machinery fault detection, which is a problem of pattern recognition. Currently, there are a lot of techniques in this area and the purpose of this paper is to investigate two popular recognition techniques, namely hidden Markov model and support vector machine. At the beginning, we briefly introduced the procedure of feature extraction and the theoretical background of this paper. The comparison experiment was conducted for gearbox fault detection and the analysis results from this work showed that support vector machine has better classification performance in this area.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Feature extraction in condition monitoring
3. Theoretical background of SVM and HMM
4. Comparison Study between SVM and HMM
5. Conclusions and future work
Acknowledgments
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Burges, C. J. C., 1998, “A tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition,” Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 2, pp. 121~167.
Byington, C. S., Kozlowski, J. D., 2000, “Transitional Data for Estimation of Gearbox Remaining Useful Life,” Mechanical Diagnostic Test Bed Data, Applied Research Laboratory, The Pennsylvania State University.
Ertunc, H. M., Loparo, K. A., Ocak, H., 2001, “Tool Wear Condition Monitoring in Drilling Operations Using Hidden Markov Models(HMM),” International Journal of Machine Tools & Manufacture, Vol. 41, pp. 1363~1384.
Huo, Q., Chan, C., Lee, C. H., 1995, “Baysian Adaptive Learning of the Parameters of Hidden Markov Model for Speech Recognition,” IEEE Transaction on Speech and Audio Processing, Vol. 3, No. 5, pp. 334~345.
Justino, E. J. R., Bortolozzi, F., Sabourin, R., 2005, “A Comparison of SVM and HMM Classifiers in the Off-Line Signature Verification,” Pattern Recognition Letters, Vol.26, pp. 1377~1385.
Byington, C. S., Kozlowski, J. D., 2000, “Transitional Data for Estimation of Gearbox Remaining Useful Life,” Mechanical Diagnostic Test Bed Data, Applied Research Laboratory, The Pennsylvania State University.
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Huo, Q., Chan, C., Lee, C. H., 1995, “Baysian Adaptive Learning of the Parameters of Hidden Markov Model for Speech Recognition,” IEEE Transaction on Speech and Audio Processing, Vol. 3, No. 5, pp. 334~345.
Justino, E. J. R., Bortolozzi, F., Sabourin, R., 2005, “A Comparison of SVM and HMM Classifiers in the Off-Line Signature Verification,” Pattern Recognition Letters, Vol.26, pp. 1377~1385.
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