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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
유동휘 (광주과학기술원) 오현석 (광주과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,597 - 1,600 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

데이터 불균형 상황에서 딥러닝 기반 원심펌프 캐비테이션 진단
유동휘 ,  오현석 대한기계학회 춘추학술대회 2022.11 학술대회자료
Deep SVDD를 활용한 원심펌프 캐비테이션 감지
유동휘 ,  오현석 대한기계학회 춘추학술대회 2022.03 학술대회자료
준지도 학습 기반 원심펌프 캐비테이션 감지
유동휘 ,  최민석 ,  김정언 외 1명 대한기계학회 논문집 A권 2022.02 학술저널

초록· 키워드

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Cavitation is a major failure mode of the centrifugal pump. However, cavitation data are difficult to obtain in the field. It leads to data imbalance between normal data and cavitation data. This paper proposes a diagnostic method that evaluates the cavitation severity of a centrifugal pump. The vibration signal dataset consists of a large amount of normal data and a small amount of cavitation data. Vibration signals are converted into frequency spectrum data by the fast Fourier transform. The Deep SVDD model is trained with the vibration frequency spectrum data. The effectiveness of the proposed method is evaluated with datasets from a 0.75 kW centrifugal pump testbed. The proposed method can diagnose the severity of the cavitation under data imbalance.
#원심펌프(Centrifugal pump) #캐비테이션(Cavitation) #결함 진단(Fault diagnosis) #데이터 불균형 (Data imbalance) #인공지능(Artificial intelligence) #딥 서포트 벡터 디스크립션(Deep support vector description)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론 및 실험
3. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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