소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 ...
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강경원 (동명대학교) ; 이경민 (동명대학교) ; Kang, Kyung-Won ; Lee, Kyeong-Min
2020
Korean
KCI등재후보
학술저널
121-126(6쪽)
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소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 ...
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Sound-based machine fault diagnosis is the automatic detection of abnormal sound in the acoustic emission signals of the machines. Conventional methods of using mathematical models were difficult to diagnose machine failure due to the complexity of th...
Sound-based machine fault diagnosis is the automatic detection of abnormal sound in the acoustic emission signals of the machines. Conventional methods of using mathematical models were difficult to diagnose machine failure due to the complexity of the industry machinery system and the existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, we want to solve the problem of machine fault diagnosis as a deep learning-based image classification problem. In the paper, we propose a CNN-based automatic machine fault diagnosis method using Spectrogram images. The proposed method uses STFT to effectively extract feature vectors from frequencies generated by machine defects, and the feature vectors detected by STFT were converted into spectrogram images and classified by CNN by machine status. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.
참고문헌 (Reference)
1 B. Robert, "Rolling element bearing diagnostics" 25 (25): 485-520, 2011
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10 T. H. loutas, "Condition monitoring of a single stage gearbox with artificially induced gear cracks utilizing on-line vibration and acoustic emission measurements" 70 (70): 1148-1159, 2009
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11 이경민, "Automatic Machine Fault Diagnosis System using Discrete Wavelet Transform and Machine Learning" 한국멀티미디어학회 20 (20): 1299-1311, 2017
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15 M. Zhao, "A novel strategy for signal denoising using reweighted SVD and its applications to weak fault feature enhancement of rotating machinery" 94 : 129-147, 2017
16 J. Wan, "A manufacturing big data solution for active preventive maintenance" 13 (13): 2039-2047, 2017
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (계속평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (계속평가) | |
2018-03-06 | 학회명변경 | 한글명 : 한국신호처리시스템학회 -> 한국융합신호처리학회영문명 : The Korea Institute Of Signal Processing And Systems -> The Korea Institute of Convergence Signal Processing | |
2018-03-01 | 학술지명변경 | 한글명 : 신호처리.시스템학회 논문지 -> 융합신호처리학회 논문지외국어명 : The Journal of Korea Institute of Signal Processing and Systems -> The Journal of Korea Institute of Convergence Signal Processing | |
2017-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (기타) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보로 하락(현장점검) (기타) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |