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저자정보
임윤혁 (Kyungpook National University) 조형주 (Kyungpook National University) 이형일 (Kyungpook National University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제33권 제5호(통권 274호)
발행연도
2023.10
수록면
539 - 548 (10page)
DOI
10.5050/KSNVE.2023.33.5.539

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This study proposes a novel method for analyzing turbocharger vibration utilizing a combination of the convolutional neural networks (CNN) technique and the Canny edge detection technique. The conventional 1D machine-learning techniques exhibit poor accuracies due to the irregularly changing rotating speeds of the turbine and compressor, which are inherent to turbochargers. To address the issue, the adoption of a 2D CNN accompanied by the Canny edge detection technique has been proposed here. First, the experimental vibration data of the turbocharger have been created and labeled. To augment the limited number of experimental data, the data augmentation technique is applied, resulting in a sufficient amount of data. Subsequently, various preprocessing and machine-learning techniques have been applied for the analysis. By comparing the accuracy and loss data of these analyses, the 2D CNN accompanied by the Canny edge detection technique has been confirmed as the most effective approach for analyzing turbocharger vibration.
#Turbo Charger(터보차저) #Vibration(진동) #Fast Fourier Transformation(고속 푸리에 변환) #Convolutional Neural Network(합성곱 신경망) #Canny Edge Detection(Canny 엣지 검출) #Data Augmentation(데이터 증강)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 데이터 세트 준비
3. Data Labeling 및 전처리
4. 머신러닝 모델 훈련
5. 결과 비교
6. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Ji, Y. M., Yoo, J. J. and Lee, S. H., 2017, Internet of Things, Big-data and Artificial Intelligence, Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 35, No. 7, pp. 43~50. google schola Eun, H. J., 1984, Machine Condition Diagnosis and Defect Detection by Vibration Signal Processing, Journal of the Korean Society of Mechanical Engineers, Vol. 24, No. 6, pp. 428~436. google schola Jung, S.-M. and Choi, W.-J., 2022, A Study on Deep Learning-based Fault Diagnosis Using Vibration Data of Wind Generator, Journal of KIIT, Vol. 20, No. 6, pp. 129~136. google schola Lee, J.-D. and Kim, J. H., 2020, A Study on the Denoising Method of Gearbox Vibration Signal Using Auto-encoder, Journal of the Korea Society of Information Technology Policy & Management, Vol. 12, No. 5, pp. 2017~2023. google schola Jung, I., Lee, D., Noh, K. and Chang, J.-H., 2022, Development of AI-based Diagnosis Technology Using Noise/ Vibration Data of Automobile Powertrain, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 32, No. 1, pp. 37~44. google schola

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