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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 445 - 454 (10page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2020.445
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This study introduces development examples of monitoring system for winch equipment, the main equipment of floating cranes. The detail process was introduced to develop a system that can acquire sensor data in real time, monitor operating conditions and fault diagnosis. The proposed monitoring system is designed for winch equipment, which is a key equipment of the offshore crane. The system was developed for bearing part, which frequently causes failures in the winch equipment. In addition, we would like to introduce a relatively low-cost H/W configuration to facilitate application in small and medium-sized industries. The monitoring methods have been implemented by applying the method of Naïve Bayes classification based on the method of supervised learning.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 해상크레인 윈치 감속기
3. 상태모니터링 알고리즘
4. 상태모니터링 시스템의 구성
5. 결론
References
참고문헌 (12)
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Farhat, A., Guyeux, C., Makhoul, A., Jaber, A., Tawil, R. and Hijazi, A., 2019, Impacts of Wireless Sensor Networks Strategies and Topologies on Prognostics and Health Management, Journal of Intelligent Manufacturing, 30(5), pp.2129- 2155.
Liu, R., Yang, B., Zio, E. and Chen, X., 2018, Artificial Intelligence for Fault Diagnosis of Rotating Machinery: A Review, Mechanical Systems and Signal Processing, 108, pp.33-47.
Jung, U. and Koh, B.H., 2015, Wavelet Energybased Visualization and Classification of Highdimensional Signal for Bearing Fault Detection, Knowledge and Information Systems, 44(1), pp.197-215.
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