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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.40 No.5
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 345 - 351 (7page)
- DOI
- 10.7736/JKSPE.023.030
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Deep learning-based fault diagnosis systems for prognostics and health management of mechanical systems is an active research topic. Notably, the absence and class imbalance of fault data (insufficient fault data compared to normal data) have been shown to cause many challenges in developing fault diagnosis systems for the manufacturing fields. Therefore, this paper presents case studies using deep learning algorithms in the absence or class imbalance of fault data. Auto-encoder-based anomaly detection method, which can be used when fault data is absent, was applied to diagnose faults in a robotic spot welding process. The anomaly detection threshold was set based on the reconstruction error of trained normal data and the confidence level of the distribution of normal data. The anomaly detection performance of the auto-encoder was verified using non-trained normal data and three sets of fault data through the threshold. As a case study for insufficient fault data, synthetic data was generated based on cGAN and applied to diagnose fault of bearing. Using the imbalanced dataset to generate synthetic fault data and to reduce the imbalance ratio, it was confirmed that the accuracy of the synthetic data generation-based 2DCNN fault diagnosis model was improved.
목차
1. 서론
2. 기계시스템 고장 데이터 부재 및 부족 상황의 딥러닝 기반 해결 방법
3. 딥러닝 기반 기계시스템 고장진단 사례 연구
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Schölkopf, B., Williamson, R. C., Smola, A., Shawe-Taylor, J., Platt, J., (1999), Support vector method for novelty detection, Advances in Neural Information Processing Systems, 12, 582-588.
Martí, L., Sanchez-Pi, N., Molina, J. M., Garcia, A. C. B., (2015), Anomaly detection based on sensor data in petroleum industry applications, Sensors, 15(2), 2774-2797.
Liu, F. T., Ting, K. M., Zhou, Z.-H., (2012), Isolation-based anomaly detection, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 6(1), 1-39.
Jahan, I., Alam, M. M., Ahmed, M. F., Jang, Y. M., (2021), Anomaly detection in semiconductor cleanroom using isolation forest, Proceedings of the 2021 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), 795-797.
Sakurada, M., Yairi, T., (2014), Anomaly detection using autoencoders with nonlinear dimensionality reduction, Proceedings of the MLSDA 2014 2nd Workshop on Machine Learning for Sensory Data Analysis, 4-11.
Martí, L., Sanchez-Pi, N., Molina, J. M., Garcia, A. C. B., (2015), Anomaly detection based on sensor data in petroleum industry applications, Sensors, 15(2), 2774-2797.
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Jahan, I., Alam, M. M., Ahmed, M. F., Jang, Y. M., (2021), Anomaly detection in semiconductor cleanroom using isolation forest, Proceedings of the 2021 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), 795-797.
Sakurada, M., Yairi, T., (2014), Anomaly detection using autoencoders with nonlinear dimensionality reduction, Proceedings of the MLSDA 2014 2nd Workshop on Machine Learning for Sensory Data Analysis, 4-11.
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