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학술저널
저자정보
이정준 (Gyeongsang National University) 박동희 (Gyeongsang National University) 김형진 (Gyeongsang National University) 최병근 (Gyeongsang National University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제32권 제4호(통권 267호)
발행연도
2022.8
수록면
361 - 367 (7page)
DOI
10.5050/KSNVE.2022.32.4.361

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Rule based diagnosis is a machine condition diagnostic technology, and the result obtain through its responses to attributes consists of expert knowledge and experience. Accordingly, unlike machine learning, data and general-purpose aspects have advantages as they do not require big data and learning. However, rule-based diagnosis requires the user to respond to attributes, resulting in individual errors or time costs. Hence, it needs to be performed automatically. This paper develops a signal recognition technique by analyzing the diagnostic parameters of the rule-based diagnostic attributes. The diagnostic parameter consists of two characteristics and is recognized using different techniques. It is based on signal recognition, confirming its diagnostic potential, Further, this study is expected to enhance the automation of this diagnosis.
#Signal Recognition(신호인식) #Decision-tree(의사결정 나무) #Automation(자동화) #Rule Based Diagnosis(규칙기반진단) #Attribute(속성)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 진단변수 정립 및 분류
3. Signal Recognition 기술개발
4. Signal Recognition 기술 검증
5. 결론
References

참고문헌 (9)

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Kim, H. J., Ha, J. M., Ahn, B. H., Park, D. H. and Choi, B. K., 2018, Failure Classification of Gearbox using Ultrasonic Signal Characteristics, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 28, No. 1, pp. 57~63. google schola Cheong, D. Y., Ahn, B. H., Park, D. H., Kim, H. J. and Choi, B. K., 2019, Feature-based Trend Monitoring of Vibration Signals according to Severtiy of Gear Tooth Breakage, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 29, No. 2, pp. 199~205. google schola Cho, S. J. and Kang, S. H., 2016, Industrial Applications of Machine Learning, Industrial Engineering Magazine, Vol. 23, No. 2, pp. 34~38. google schola Mitchell, T. M., 1997, Machine Learning, McGraw Hill, New York, NY, pp. 52~77. google schola Lee, T. W., Lee, Y. B., Kim, S. J., Kim, C. H. and Rhim, Y. C., 2001, Development of Knowledge based Expert System for Fault Diag Industrial Rotating Machinery, Proceedings of the KSNVE Annual Autumn Conference, pp. 633~639. google schola

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