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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 47 - 56 (10page)
- DOI
- 10.5050/KSNVE.2021.31.1.047
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The power driving system (PDS) comprises parts such as the chain, sprocket, gear, bearing, and rotating shaft. The purpose of this study is to develop a condition-monitoring device that diagnoses component defects early by using a convolutional neural network to prevent complete damage due to component defects. For this study, eight types of defects are artificially manufactured in various parts and assembled to build a PDS. A convolutional neural network is developed to classify and diagnose the eight types of defects. A feature for faults is successfully extracted, and fault classification is achieved with 90 % accuracy.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론
3. 실험
4. 데이터 신호처리
5. 다중 결함 분류를 위한 CNN
6. 결론
References
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
Papadopoulou, S., Pressas I., Vazdirvanidis, A. and Pantazopoulos, G., 2019, Fatigue Failure Analysis of Roll Steel Pins from a Chain Assembly: Fracture Mechanism and Numerical Modeling, Engineering Failure Analysis, Vol. 101, pp. 320~328.
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