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데이터 불균형 상황에서 딥러닝 기반 원심펌프 캐비테이션 진단
유동휘(Donghwi Yoo),오현석(Hyunseok Oh) 대한기계학회 2022 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2022 No.11
Cavitation is a major failure mode of the centrifugal pump. However, cavitation data are difficult to obtain in the field. It leads to data imbalance between normal data and cavitation data. This paper proposes a diagnostic method that evaluates the cavitation severity of a centrifugal pump. The vibration signal dataset consists of a large amount of normal data and a small amount of cavitation data. Vibration signals are converted into frequency spectrum data by the fast Fourier transform. The Deep SVDD model is trained with the vibration frequency spectrum data. The effectiveness of the proposed method is evaluated with datasets from a 0.75 kW centrifugal pump testbed. The proposed method can diagnose the severity of the cavitation under data imbalance.
데이터 불균형 상황에서 딥러닝 기반 원심펌프 캐비테이션 진단
유동휘(Donghwi Yoo),오현석(Hyunseok Oh) 대한기계학회 2022 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2022 No.11
Cavitation is a major failure mode of the centrifugal pump. However, cavitation data are difficult to obtain in the field. It leads to data imbalance between normal data and cavitation data. This paper proposes a diagnostic method that evaluates the cavitation severity of a centrifugal pump. The vibration signal dataset consists of a large amount of normal data and a small amount of cavitation data. Vibration signals are converted into frequency spectrum data by the fast Fourier transform. The Deep SVDD model is trained with the vibration frequency spectrum data. The effectiveness of the proposed method is evaluated with datasets from a 0.75 kW centrifugal pump testbed. The proposed method can diagnose the severity of the cavitation under data imbalance.
유동휘(Donghwi Yoo),최민석(Minseok Choi),김정언(Chungeon Kim),오현석(Hyunseok Oh) 대한기계학회 2022 大韓機械學會論文集A Vol.46 No.2
캐비테이션은 원심펌프의 마모 및 열화를 가속하는 주요 고장 모드 중 하나이다. 캐비테이션은 펌프의 오작동을 초래할 수 있고, 이는 시스템 전체 가동을 멈추게 할 수 있다. 따라서 캐비테이션 현상을 미리 감지하고 회피하는 것은 중요하다. 본 논문은 원심펌프에서 캐비테이션을 감지하는 준지도 학습방법을 제안한다. 1차원 진동 신호를 단시간 푸리에 변환을 통해 2차원 이미지로 변환한다. 변이형 오토인코더와 마할라노비스 거리를 사용하여 캐비테이션 심각도를 결정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 0.75 kW 원심펌프 테스트베드에서 수집한 데이터로 평가한다. 제안한 방법은 캐비테이션의 심각도를 감지하고 캐비테이션 현상을 피할 수 있도록 도움을 줄 것으로 기대된다. Cavitation is a dominant failure mode that accelerates the wear and deterioration of pumps. Cavitation can lead to pump malfunction and, eventually, catastrophic failure of the whole system. Therefore, it is important to avoid cavitation in the pump. This paper proposes a semi-supervised learning method that detects cavitation in centrifugal pumps. One-dimensional (1D) vibration signals are converted into two-dimensional (2D) images by the short time Fourier transform. The severity of the cavitation is determined using the variational autoencoder and Mahalanobis distance. The effectiveness of the proposed method is evaluated using the data collected from a 0.75 kW hydraulic pump testbed. It is confirmed that the proposed method can detect cavitation with different severities and help avoid the cavitation phenomenon.