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자료유형
학술저널
저자정보
백승대 (한국해양대학교) 우주현 (한국해양대학교)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제59권 제2호(통권 제242호)
발행연도
2022.4
수록면
125 - 133 (9page)
DOI
10.3744/SNAK.2022.59.2.125

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This paper proposes a fault detection method for a Unmanned Surface Vehicle (USV) with overactuated system. Current status information for fault detection is expressed as a scalogram image. The scalogram image is obtained by wavelet-transforming the USV"s control input and sensor information. The fault detection scheme is based on Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The previously generated scalogram data was transferred learning to GoogLeNet algorithm. The data are generated as scalogram images in real time, and fault is detected through a learning model. The result of fault detection is very robust and highly accurate.
#Unmanned surface vehicle(무인 수상 선박) #Fault detection(고장 감지) #Convolutional neural network(합성곱신경망) #ROS #Overacturated(과구동기) #Wavelet transform(웨이블렛 변환)

목차

1. 서론
2. CNN 기반 무인선 추진기 고장진단
3. 제안기법 적용
4. 성능 검증
5. 결론
References

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