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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
윤일근 (이파피루스) 민혜리 (이파피루스) 이수 (이파피루스)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제46권 제5호(통권 제440호)
발행연도
2022.5
수록면
495 - 502 (8page)
DOI
10.3795/KSME-A.2022.46.5.495

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산업 현장의 회전 설비 고장은 생산 차질 및 막대한 손실을 야기한다. 그리하여 회전 설비 고장을 미리 알기 위해 진동을 측정하여 진동의 정확한 탁월 주파수를 찾아 변화를 감지하는 것이 중요하다. 하지만 전문가의 경험에 의해 탁월 주파수를 수동으로 탐지하는 경우가 대부분이다. 그래서 본 논문은 이를 자동으로 탐지할 수 있는 K-means 클러스터링을 기반한 알고리즘을 제안한다. 실제 공장에서 가동되고 있는 회전 설비를 통해 데이터를 수집하여 육안으로 탐지한 후, 제안한 알고리즘과 결과를 비교하였다. 그 결과, dice coefficient 기준 0.991로 육안으로 탐지하지 않더라도 충분히 탁월주파수를 탐지할 수 있음을 확인했다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 클러스터링 기반 탁월 주파수 탐지 방법
3. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (26)

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