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저자정보
최윤오 (Gyeongsang National University) 김정민 (Gyeongsang National University) 안병현 (Gyeongsang National University) 최병근 (Gyeongsang National University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제30권 제1호(통권 252호)
발행연도
2020.2
수록면
5 - 10 (6page)
DOI
10.5050/KSNVE.2020.30.1.005

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Machinery typically consists of numerous pipes and valves. In particular, Pipes in power plant, are prone to defects owing to high-temperature, high-pressure steam. Such defects may result in reduced efficiency and increased risk of accidents due to fluid leakage. In this study, an experimental model used pipe used in heat exchangers to detect early defects in pipes. The classification performance of the vibration and acoustic emission signals was evaluated; specifically, the classification performance of acoustic emission signals before and after the pre-processing was evaluated. The characteristics used for classification were selected using three discriminative features by applying a GA(genetic algorithm), and the classification performance was evaluated using a support vector machine. The results of the study are expected to be the basis for early detection of pipe defects.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험
3. 결과
4. 결론
References

참고문헌 (9)

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