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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제5호
발행연도
2008.10
수록면
718 - 723 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

SVM을 이용한 웨이블릿기반 프로파일 분류에 관한 연구
김성준 한국지능시스템학회 논문지 2008.10 학술저널
SVM을 이용한 웨이블릿기반 프로파일분류에 관한 연구
김성준 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2008.04 학술대회자료

초록· 키워드

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베어링은 각종 설비에서 활용되는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산 웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 트리를 제안한다. 수치실험 결과, 제안된 방법은 베어링의 결함을 분류하는 데 우수한 성능을 갖는 것으로 나타났다.
#웨이블릿 #프로파일분류 #통계적특징 #Support Vector Machine #특징선택 #Wavelet #Profile Classification #Statistical Features #Feature Selection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 진동프로파일 특징추출
3. SVM을 이용한 진동프로파일 분류
4. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (9)

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1. [학술지(정기간행물)] - V. Sugumaran / 2007 / Feature Selection using Decision Tree and Classification through Proximal Support Vector Machine for Fault Diagnosis of Roller Bearing / Mechanical Systems and Signal Processing 21 : 930 ~ 942 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - V. Sugumaran / 2008 / Fault Diagnostics of Roller Bearing using Kernel based Neighborhood Score Multi-class Support Vector Machine / Expert Systems with Applications 34 : 3090 ~ 3098 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - V. Sugumaran / 2007 / Automatic Rule Learning using Decision Tree for Fuzzy Classifier in Fault Diagnosis of Roller Bearing / Mechanical Systems and Signal Processing 21 : 2237 ~ 2247 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - R. Yan / 2005 / An Efficient Approach to Machine Health Diagnosis based on Harmonic Wavelet Packet Transform / Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 21 : 291 ~ 301 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Q. Hu / 2007 / Fault Diagnosis of Rotating Machinery base on Improved Wavelet Packet Transform and SVMs Ensemble / Mechanical Systems and Signal Processing 21 : 688 ~ 705 google schola

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