Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2014.04a
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  • Pages.749-752
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  • 2014
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Early Multiple Fault Identification of Low-Speed Rolling Element Bearings

저속 구름 베어링의 다중 결함 조기 검출

  • Kang, Hyunjun (School of Electrical, Electronic, and Computer Engineering, University of Ulsan) ;
  • Jeong, In-Kyu (School of Electrical, Electronic, and Computer Engineering, University of Ulsan) ;
  • Kang, Myeongsu (School of Electrical, Electronic, and Computer Engineering, University of Ulsan) ;
  • Kim, Jong-Myon (School of Electrical, Electronic, and Computer Engineering, University of Ulsan)
  • 강현준 (울산대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 정인규 (울산대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 강명수 (울산대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 김종면 (울산대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2014.04.22
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Abstract

본 논문에서는 저속으로 동작하는 구름 베어링의 다중 결함 조기 검출을 위해 결함 특징 추출, 효과적인 특징 선택, 선택된 특징을 이용한 결함 분류의 세 단계로 구성된 결함 진단 기법을 제안한다. 1단계에서 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 미세성분으로부터 통계적 결함 특징을 추출하고, DET(distance evaluation technique)를 이용하여 추출한 결함 특징 가운데 베어링 다중 결함 검출에 효과적인 특징을 선택한다. 마지막으로 선택된 특징을 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기 입력으로 사용함으로써 결함을 진단한다. 본 논문에서는 제안한 결함 진단 기법의 성능을 분류 정확도 측면에서 평가한 결과 95.14%의 높은 분류 정확도를 보였다.

Keywords