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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 273 - 279 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2025.74.2.273
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In the field, unsupervised learning-based fault diagnosis is necessary due to the lack of fault data. However, conventional auto-encoder models face challenges in fault classification. To address this issue, this study proposes an unsupervised learning-based auto-encoder model enhanced with an ensemble approach. The proposed model performs fault classification using gear, bearing, and eccentricity fault data, and employs the Layer-wise Relevance Propagation (LRP) technique to improve fault classification. Through the LRP technique, the key frequency bands relevant to each fault are identified and incorporated into the learning process, allowing for frequency band-based training. As a result, the proposed auto-encoder model improves classification performance and effectively distinguishes between different types of faults.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 고장 특징 주파수 계산 및 검증
4. LRP를 활용한 고장 주파수 영역 선정
5. 모델 학습 및 성능 평가
6. 결론
References
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