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In-Soo Lee (Kyungpook National University) Jong-Hyun Lee (Kyungpook National University) Tae-Hyun Cho (Kyungpook National University) Myung-Hwan Jeong (AUTO IT Industrial) Kyung-Jin Na (AJIN Industrial) Soo-Young Ha (AJIN Industrial)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제8호(JKIIT, Vol.17, No.8)
발행연도
2019.8
수록면
49 - 57 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.8.49

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용접 공정의 효율을 높이고 생산성을 향상시키기 위해서는 용접건의 상태를 모니터링 할 수 있는 고장 진단 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 심층 신경회로망 모델을 이용한 로봇 용접건 노후화 모니터링 및 고장 진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법에서는 검사 장치에서 획득한 데이터를 심층 신경회로망의 입력값으로 사용하여 로봇 용접건의 고장 진단을 수행하였다. 고장 진단 시스템의 정확도를 확인하기 위해 전류, 가압력, 통전시간 및 오염도 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 진행하였고, 이로부터 시스템의 고장진단의 정확도를 확인하였다. 또한 노이즈를 고려한 테스트 데이터를 사용한 시뮬레이션에서도 고장 진단을 정확하게 수행하는 것을 확인하였다.
#robot welding gun #fault diagnosis system #multi-layer neural network #python

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed fault diagnosis method
Ⅲ. Simulation and results
Ⅳ. Conclusions
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
I. S. Lee / 2016 / Development of an Aging Monitoring System for Robotic Welding Gun using ART2 Neural Networks / Proceedings of KIIT Summer Conference :158~161 google schola J. Wagner / 1993 / A Failure Isolation Strategy for Thermofluid System Diagnostics / ASME J. Eng. for Industry 115(4):459~465 google schola J. Schurmann / 1996 / Pattern classification, a unified view of statistical and neural approaches / John Wiley and Sons google schola J. F. Durodola / 2017 / A pattern recognition artificial neural network method for random fatigue loading life prediction / International Journal of Fatigue 99(Part 1):55~67 google schola F. Xie / 2017 / Melanoma Classification on Dermoscopy Images Using a Neural Network Ensemble Model / IEEE Transactions on Medical Imaging 36(3):849~858 google schola

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