Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Deep-Learning based PHM Embedded System Using Noise·Vibration

소음·진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템

  • Lee, Se-Hoon (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College) ;
  • Sin, Bo-Bae (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College) ;
  • Kim, Ye-Ji (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College) ;
  • Kim, Ji-Seong (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College)
  • 이세훈 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ;
  • 신보배 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ;
  • 김예지 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ;
  • 김지성 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과)
  • Published : 2017.07.12
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Abstract

본 논문에서 소음, 진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기계로부터 취득된 소리와 진동을 바탕으로 학습한 DNN모델을 통해 실시간으로 기계 고장을 진단한다. 딥러닝 기술을 사용하여 학습에 따라 적용대상이 변경될 수 있도록 함으로써 특정 기계에 종속적이지 않고 가변적으로 다양한 기계에 대해 고장 예지 및 건전성 관리를 제공하도록 설계하였으며, 이를 증명하기 위해 액추에이터를 환풍기로 설정하여 정상상태와 4가지 비정상상태의 5가지상태를 학습하여 실험한 결과 93%의 정확도를 얻었다.

Keywords