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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
김수호 (서울대학교) 김현재 (서울대학교) 박정호 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
178 - 182 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

진동 신호 기반 합성곱 신경망을 이용한 다양한 하중 조건의 유성기어박스 고장 진단
김수호 ,  김현재 ,  박정호 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2018.12 학술대회자료
유성기어박스의 건전성 진단을 위한 하중 조건 정규화
김수호 ,  이규석 ,  김윤한 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2018.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Since a planetary gearbox have been frequently adapted for rotational system, the fault diagnosis of planetary gearbox has been highly required. In this purpose, the physics-based approaches have been suggested but they have required enough domain knowledge which is time-consuming to achieve. Hence, there have been a lot of attempts based on datadriven approach, especially employing machine learning method to overcome the requirements of domain knowledge. Even though these attempts have shown excellent performance, there is too high randomness on designing the architecture of machine learning. In the same time, the physical explanation of process in machine learning have been required, since it is related with the reliability of result. In this research, the End-to-end One-Dimensional Convolutional Neural Network (EODCNN) is proposed for fault diagnosis of planetary gearbox. In the process of designing architecture, the physical properties are considered to optimized the diagnosis performance and the effects of physical properties are compared. Furthermore, the process of trained model is investigated to discover the physical meaning which bring the reliability on the performance of diagnosis model.
#Planetary Gearbox(유성기어박스) #Artificial Intelligence(인공지능) #Convolutional Neural Network(합성곱 신경망) #Latent Feature Spaces(내부 피처 공간) #Varied Load Condition(하중 조건)

목차

Abstract
1. 서론
2. 하중 조건을 고려한 유성기어박스의 진동 신호 모델링
3. 진동 신호 기반 1차원 합성곱 신경망
4. 학습된 1차원 합성곱 신경망 분석
5. 결론
참고문헌

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