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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김태진 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
94 - 98 (5page)

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The most critical aspect in system condition diagnosis is to be aware of the signal change as the system degrades and to classify the signal into a proper state. Most condition diagnosis studies to date have focused on accurate classification of the tangled data set; these studies have paid less attention to experimental design, which could determine the quality of the signal. This study deals with experimental design for condition diagnosis that allows data separation between different health conditions in the sensing step. For this purpose, an experimental design method is proposed from an information theoretic point of view to find the sensing locations that give the best information for data separation. To measure the goodness of the design point, the Jensen-Shannon (JS) divergence is adopted as the utility function. The JS divergence is relevant to condition diagnosis in three ways. First, the JS divergence is good at measuring the separation of two distributions. Second, the boundedness of the JS divergence enables balanced separation between the states. Third, the symmetric property of the JS divergence is relevant for measurement of the overall separation of the distance between states. With the JS divergence as the utility function, the greedy algorithm with a Gaussian process is used for efficient optimization of the design criterion. Finally, the proposed method is validated through the case study of the gearbox condition diagnosis.
#Condition diagnosis #information-theoretic method #Jensen-Shannon divergence

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 디자인
3. 실험 디자인 최적화
4. 사례 연구
4. 결론
참고문헌

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