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학술저널
저자정보
백지선 (Inha University) 김선원 (Inha University) 이상권 (Inha University) 이창호 (Korea Conveyor Ind.)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제30권 제3호(통권 254호)
발행연도
2020.6
수록면
286 - 293 (8page)
DOI
10.5050/KSNVE.2020.30.3.286

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A chain sprocket drive (CSD) system consists of parts such as chains, sprockets, gears, bearings, and rotating shafts. The purpose of this study is to develop a health monitoring system that uses deep learning artificial intelligence (AI) technology to diagnose defects in the CSD system in advance to prevent complete failures due to such defects. In this study, eight types of defects were arbitrarily fabricated and combined to build a CSD system. Deep AI machine learning algorithms were developed to classify and diagnose the eight types of defects. The eight types of defects were mainly limited to bearing parts, gear parts, and rotary shaft parts. Sprocket or chain defects were excluded from the eight types of defects. Finally, an AI machine was successfully developed and applied for diagnosing defects in the CSD system.
#Artificial Neural Network(신경회로망) #Machine learning(기계학습) #Condition monitoring(건전성 감시) #Fault diagnosis(고장진단)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험방법
3. 신호처리
4. 신경회로망을 이용한 분류기 개발
5. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Lee, S. K. and Sim, J. S., 2009, Condition Monitoring in Gear System Using Spike Wavelet Transform, The Acoustical Society of Korea, Vol. 20, No. 5, pp. 21~27. google schola Dyer, D. and Stewart, R.M., 1978, Detection of Rolling Element Bearing Damage by Statistical Vibration Analysis, Journal of Mechanical Design, Vol. 100, No. 2, pp. 229~235. google schola Randall, R., 1982, Cepstrum Analysis and Gearbox Fault Detection, B&K Application Note, Technical Report, pp. 13~150. google schola Lee, S. K. and White, P. R., 1997, Higher-order Detection in Rotating Machinery, Mechanical System and Signal Processing, Vol. 11, No. 4, pp. 637~650. google schola Lee, S. K. and White, P. R., 1999, Two-stage Adaptive Line Enhancer and Sliced Wigner Trispectrum for the Characterization of Faults from Gear Box Vibration Data, Journal of Vibration Acoustics, Vol. 121, pp. 488~494. google schola

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