펌프의 작동음 주파수 분석에 의한 진단

이신영

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 이신영

저널정보: 한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.13 No.5

발행연도: 2004.10

수록면: 81 - 86 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

펌프의 작동음 주파수 분석에 의한 진단

이신영 한국생산제조학회지 2004.10 학술저널

2003

펌프의 작동음 주파수 분석에 의한 진단

이신영 , 박순재 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2003.10 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer 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. 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. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method for a detection of machine malfunction or fault diagnosis.

#Neural Network(신경회로망) #Acoustic Diagnosis(음향 진단) #Pump(펌프) #Frequency Domain(주파수 영역)

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Fault Diagnosis System for Machines Using Neural Networks 43 : 364 ~ 371

[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Quantitative and Qualitative Models for Fault Detection and Isolation 14 : 301 ~ 325

[학술지(정기간행물)] - / pp.339-343. / Fault Diagnosis with Process Uncertainty measurement and control

[학술지(정기간행물)] - / 1998 / Wavelet Based Compression and Feature Selection for Vibration Analysis 211 : 735 ~ 760

[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Feature Extraction Based on Morlet Wavelet and Its Application for Mechanical Fault Diagnosis 234 : 135 ~ 148

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이신영

소속기관 군산대학교

주요연구분야 사회과학 > 사회과학 일반 사회과학 > 사회학 > 사회복지학

논문수 95 이용수 14,501

이 논문과 함께 이용한 논문

심전도 신호의 시간-주파수 특징 추출과 2차원 합성곱 모델을 이용한 심방 세동 분류

조익성 , 권혁숭 한국정보통신학회논문지 2023 .10

무선 주파수 신호를 사용한 SDR 기반 드론 탐지에 관한 연구

고영빈 , 김민석 , 유서현 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2023 .06

간격이 조절된 갭 전극을 이용한 전기화학적 신호증폭 연구

박대근 , 신종환 , 김대희 외 4명 한국진공학회 학술발표회초록집 2014 .02

주파수 영역기법을 이용한 주기적인 Burger 방정식의 해석

임동균 , 박수형 , 권장혁 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 2010 .04

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-552-016146545

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (15)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)