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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김양석 (한국전력공사) 이도환 (한국전력공사) 김성국 (엠앤디)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2010년도 신뢰성부문 춘계학술대회 논문집
발행연도
2010.5
수록면
84 - 91 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

결함유형별 최적 특징과 Support Vector Machine 을 이용한 회전기계 결함 분류
김양석 ,  이도환 ,  김성국 대한기계학회 논문집 A권 2010.11 학술저널
결함유형별 최적 특징과 Support Vector Machine을 이용한 회전기계 결함 분류
김양석 ,  이도환 ,  김성국 대한기계학회 춘추학술대회 2010.05 학술대회자료

초록· 키워드

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Support Vector Machine(SVM)을 이용한 회전기계 진단 연구가 많이 수행되어 왔으나 결함 분류 성능은 입력 특징과 더불어 다중 분류 방법, 이진분류기, 커널함수 등에 따라 다르다. SVM 을 이용한 대부분의 기존 연구들은 한번 입력 특징들을 선정하면 결함 분류시 동일한 특징데이터를 이용한다. 본 논문에서는 회전기계의 다양한 결함조건에서 측정한 진동신호로부터 추출한 통계적 특징들을 이용하여 각각의 결함을 분류하기 위한 최적 특징들을 선정한 후, 해당 결함상태를 분류하기 위한 SVM 학습과 분류에 각각 이용하였다. 실험자료를 이용한 검증 결과, 제안한 단계 분류 방법이 분류 성능을 개선할 수 있음을 보여주었다.
#Fault Classification(결함분류) #Support Vector Machine(SVM) #Feature Selection(특징선택) #Rotating Machinery(회전기계)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 결함유형별 최적 특징
3. Support Vector Machines
4. 단계 결함분류 알고리즘
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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