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한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제20권 제11호
발행연도
2010.11
수록면
1,009 - 1,017 (9page)

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As rotating machines play an important role in industrial applications such as aeronautical, naval and automotive industries, many researchers have developed various condition monitoring system and fault diagnosis system by applying various techniques such as signal processing and pattern recognition. Recently, fault diagnosis systems using artificial neural network have been proposed. For effective fault diagnosis, this paper used MLP(multi-layer perceptron) network which is widely used in pattern classification. Since using obtained signals without preprocessing as inputs of neural network can decrease performance of fault classification, it is very important to extract significant features of captured signals and to apply suitable features into diagnosis system according to the kinds of obtained signals. Therefore, this paper proposes the decision method of the proper feature vectors about each fault signal for neural-network-based fault diagnosis system. We applied LPC coefficients, maximum magnitudes of each spectral section in FFT and RMS(root mean square) and variance of wavelet coefficients as feature vectors and selected appropriate feature vectors as comparing error ratios of fault diagnosis for sound, vibration and current fault signals. From experiment results, LPC coefficients and maximum magnitudes of each spectral section showed 100 % diagnosis ratios for each fault and the method using wavelet coefficients had noise-robust characteristic.
#고장 진단 #선형 예측 계수 #신경회로망 #웨이블릿 변환 #특징 추출 #회전 기계 #Fault Diagnosis #Feature Extraction #LPC Coefficient #Neural Network #Rotating Machine #Wavelet Transform

목차

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참고문헌 (23)

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1. [학술지(정기간행물)] - Chow, M.-Y / 1993 / On the Application and Design of Artificial Neural Networks for Motor Fault Detection - Part I / IEEE Transactions On Industrial Electronics 40 (2) : 181 ~ 188 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Goode, P. V / 1995 / Using a Neural/Fuzzy System to Extract Heuristic Knowledge of Incipient Faults in Induction Motors: Part I - Methodology / IEEE Transactions On Industrial Electronics 42 (2) : 131 ~ 138 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Sanz, J / 2007 / Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on Auto-associative Neural Networks and Wavelet Transforms / Journal of Sound and Vibration : 981 ~ 999 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Crupi, V. / 2004 / Neural-network-based System for Novel Fault Detection in Rotating Machinery / Journal of Vibration and Control 10 : 1137 ~ 1150 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Li, F / 2008 / Wavelet Transform-based Higher-order Statistics for Fault Diagnosis in Rolling Element Bearings / Journal of Vibration and Control 14 (11) : 1691 ~ 1709 google schola

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