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백희승 (두산) 신종호 (조선대학교) 김성준 (조선대학교)
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유공압건설기계학회 유공압건설기계학회 학술대회논문집 유공압건설기계학회 2020年度 春季 學術大會 論文集
발행연도
2020.7
수록면
35 - 41 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

굴착기 주행디바이스의 고장 진단을 위한 AI기반 상태 모니터링 시스템 개발
백희승 ,  신종호 ,  김성준 드라이브·컨트롤 2021.03 학술저널

2020

굴착기 주행디바이스의 고장 진단을 위한 AI 기반 상태 모니터링 시스템 개발
백희승 ,  신종호 ,  김성준 유공압건설기계학회 학술대회논문집 2020.07 학술대회자료

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There is increasing interest in condition-based maintenance to prevent economic loss due to failure, and related technologies are also being researched in the field of construction machinery. In particular, Data-based failure diagnosis method using AI(Machine & Deep learning) algorithms are in the spotlight. In this study, we focused on the failure diagnosis and mode classification of reduction gear of excavator’s travel device by using the AI algorithm. In addition, a remote monitoring system was developed that can monitor the status of the reduction gear using the developed diagnosis algorithm. The failure diagnosis algorithm was performed in the process of data acquisition of normal and abnormal under various operating condition, data processing and analysis by the wavelet transformation, and then learning. The developed algorithm was verified by threeevaluation condition. Finally, we built a system that can check the status of the reduction gear of travel device on the web using Edge platform, which embedded the failure diagnosis algorithm and Cloud.
#Diagnosis #AI (Artificial Intelligence) #Vibration #Wavelet #Condition Monitoring

목차

Abstract
1. Introduction
2. 고장 진단 시스템 Concept
3. AI 기반의 고장 진단 알고리즘 개발
4. 원격 모니터링 시스템 개발
5. Conclusions
참고문헌

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