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논문 기본 정보

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저자정보
최민석 (광주과학기술원) 황미경 (광주과학기술원) 오현석 (광주과학기술원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,692 - 1,696 (5page)

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Recently, deep learning is widely employed for the fault diagnosis of rotating machines. Nonetheless, there are two challenges for implementing deep-learning-based fault diagnosis methods in real applications. First, in the field, it is challenging to collect sensory data from faulty rotating machines. Second, it is difficult to attach sensors on the identical location between different rotating machines. To overcome the challenges, this study proposes a new deep learning model that combines the conditional domain adversarial networks (CDAN) architecture with the Mixstyle module, namely, Mix CDAN. Multiple case studies are conducted. The performance of the proposed Mix CDAN is evaluated with existing deep learning models. It is confirmed that the proposed model outperforms the existing models.
#도메인 적응(Domain adaptation) #딥 러닝 (Deep learning) #회전 기계(Rotating machines) #센서 위치 독립 (Sensor location independent)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 제안하는 모델: Mix CDAN
4. 실험 구성
5. 결과 및 분석
6. 결론
참고문헌

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