MLP 기반 솔레노이드 펌프의 고장 분류 연구

김수주; 악푸도 우고추쿠 에지크; 허장욱

doi:10.33162/JAR.2021.3.21.1.12

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김수주 (금오공과대학교) 악푸도 우고추쿠 에지크 (금오공과대학교) 허장욱 (금오공과대학교)

저널정보: 한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 신뢰성응용연구 제21권 제1호

발행연도: 2021.3

수록면: 12 - 19 (8page)

DOI: 10.33162/JAR.2021.3.21.1.12

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Purpose: Fluid pumps are crucial in hydraulic and thermodynamic systems. They compel them for prolonged use leading to varous issues, such as fatigue, stress, contamination, and filter clogging. Vibration monitoring of hydraulic components has shown reliable efficiencies in fault detection and isolation (FD&I), considering that vibrational signals reflect operational conditions.
Methods: The data were obtainined by operating the solenoid pumps under five conditions: filter clogging, high viscosity, unspecified input power, and normal state. After that, the data were extracted and selected based on statistical features and applied to machine learning to diagnose and classify faults.
Results: We used the robust multi-layer perceptron classifier to perform diagnosis after discriminative feature selection. The results showed a reliable test accuracy of 95.6% with a minimal false alarm rate.
Conclusion: Accurate diagnostics across operating conditions can be achieved using artificial intelligence by extracting statistical features from solenoid pump vibrational signals.

#Fault Diagnosis #Solenoid Pump #Feature Extraction #Feature Selection #Multi-Layer Perceptron

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

B. J. Sung / 2010 / Reliability study of hydraulic pump integrated electric motor axle / The Korea Fluid Power Syst. Soc. Conf :7~10

이용범 / 2005 / 유압펌프 및 모터 피스톤 조립체의 수명예측을 위한 가속실험 모델 / 드라이브·컨트롤 2(4):14~22

M. Kristoffer / 2011 / A review of major centrifugal pump failure modes with application to the water supply and sewerage in- dustries / ICOMS Asset Manage. Conf :1~12

백재욱 / 2019 / 고장예지 및 건전성관리에서의 AI 기법 / 신뢰성 응용연구 19(3):243~255

정훈 / 2017 / 기계적 모터 고장진단을 위한 머신러닝 기법 / 한국산업경영시스템학회지 40(1):57~64

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