메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이해미 (건국대학교) 이윤제 (건국대학교) 이창우 (건국대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.5
수록면
317 - 317 (1page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
회전 기계설비는 제조분야에서 에너지의 변환과 제어에 사용된다. 따라서 기기상태의 고장을 진단하는 연구는 경제적이고 효율적인 생산에 있어 중요하다. 그 중에서도 회전 기계설비의 주요부품인 베어링의 결함 상태를 상태분류 기법인 SVM (Support Vector Machine) 알고리즘으로 진단함으로써 스마트 팩토리의 정의와 일치하는 효율적인 생산에 부합할 수 있다. 본 논문에서는 3 축 가속도 진동데이터를 기반으로 회전 기계설비의 필수적인 기계 요소인 볼 베어링의 내륜 결함을 진단하는 방법을 제안한다. 진동데이터에서 결함특징들을 추출하고, SVM 알고리즘을 활용하여 베어링의 정상과 결함 상태를 분리하는 진단 모델을 개발한다. 제시된 진단 모델을 통해서 ... 전체 초록 보기
#Ball bearing #Diagnosis #Rotary machines #Support vector machine #Vibration data

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

풍력발전기 진동 데이터를 활용한 딥러닝 기반 고장진단기법 연구
정성목 ,  최우진 한국정보기술학회논문지 2022 .06
딥러닝 모델을 이용한 진동 데이터 기반 기계 이상 탐지 연구
박경욱 ,  최정훈 ,  서동준 한국통신학회 학술대회논문집 2024 .01
딥러닝 기반 Sequence-to-Sequence 분류 모델을 이용한 케이블교량 진동 종류 식별
이선호 ,  김선중 대한토목학회 학술대회 2022 .10
자동차 파워트레인의 소음/진동 데이터를 활용한 AI 기반 진단기술 개발
정인수 ,  이동철 ,  노경진 외 1명 한국소음진동공학회논문집 2022 .02
파워트레인 이상소음 발생부품 진단 인공지능 기술 개발 및 적용
이동철 ,  정인수 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2020 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0