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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 401 - 408 (8page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2021.45.5.401
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정보통신기술(ICT)의 발전은 전통적인 제조 분야의 혁신을 가속화시키고 있고, 스마트팩토리로 불리우는 최첨단 공장에서는 각종 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집하고 있다. 이러한 수집된 데이터에 인공지능 기술을 적용하여 기계 고장 상황에 빠르게 대처하는 연구가 최근 들어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 공작기계 스핀들의 고장 진단을 목적으로 인공지능 기술의 적용 가능성을 확인하기 위해 테스트벤치를 구축한 후 볼트를 이용하여 인위적으로 스핀들의 편심을 변화시킨 고장 데이터를 수집하였고, 분류(classification) 문제에 주로 사용되는 인공지능 모델 3종(CNN, LSTM, auto-encoder)을 학습하여 스핀들의 7가지 상태를 분류하는 정확도를 비교 분석하였다. 또한, 공작기계 도메인에 인공지능 기술을 효과적으로 적용하기 위해 필요한 데이터 수집 및 처리방법과 모델 개발 방법을 제안한다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 스핀들 고장 진단용 테스트벤치 구축
4. 스핀들 고장 진단용 인공지능 모델 개발
5. 모델 성능분석
6. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Jeong, H. D., Kim, S. H., Woo, S. H., Kim, S. H. and Lee, S. C., 2017, “Real-Time Monitoring System for Rotating Machinery with IoT-based Cloud Platform,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 41, No. 6, pp. 517~524.
Choi, W. S., Chang, S. H., Lee, S. M., Kang, H. S., Bang, M. H. and Bae, Y. C., 2020, “Development of Degradation Evaluation SW for High Temperature Component Using Machine Learning Approach,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 44, No. 1, pp. 57~62.
Guo, X., Chen, L. and Shen, C., 2016, “Hierarchical Adaptive Deep Convolution Neural Network and Its Application to Bearing Fault Diagnosis,” Measurement, Vol. 93, pp. 490~502.
Lu, C., Wang, Z. and Zhou, B., 2017, “Intelligent Fault Diagnosis of Rolling Bearing Using Hierarchical Convolutional Network based Health State Classification,” Advanced Engineering Informatics, Vol. 32, pp. 139~157.
Wen, L., Li, X., Gao, L. and Zhang, Y., 2018, “A New Convolutional Neural Network-based Data-driven Fault Diagnosis Method,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 65, No. 7, pp. 5990~5998.
Choi, W. S., Chang, S. H., Lee, S. M., Kang, H. S., Bang, M. H. and Bae, Y. C., 2020, “Development of Degradation Evaluation SW for High Temperature Component Using Machine Learning Approach,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 44, No. 1, pp. 57~62.
Guo, X., Chen, L. and Shen, C., 2016, “Hierarchical Adaptive Deep Convolution Neural Network and Its Application to Bearing Fault Diagnosis,” Measurement, Vol. 93, pp. 490~502.
Lu, C., Wang, Z. and Zhou, B., 2017, “Intelligent Fault Diagnosis of Rolling Bearing Using Hierarchical Convolutional Network based Health State Classification,” Advanced Engineering Informatics, Vol. 32, pp. 139~157.
Wen, L., Li, X., Gao, L. and Zhang, Y., 2018, “A New Convolutional Neural Network-based Data-driven Fault Diagnosis Method,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 65, No. 7, pp. 5990~5998.
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