한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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- Pages.7-8
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- 2018
CNN 기반의 소음을 이용한 원동 구동장치 고장 원인 분류 시스템
CNN based Actuator Fault Cause Classification System Using Noise
- Lee, Se-Hoon (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College) ;
- Kim, Ji-Seong (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College) ;
- Shin, Bo-Bae (Dept. of Computer Systems & Engineering, Inha Technical College)
- 발행 : 2018.01.10
초록
본 논문에서는 CNN 기반의 소음을 이용한 원동 구동장치 진단시스템(PHM)을 제안한다. 이 시스템은 구동장치로부터 발생된 소리로부터 특징데이터를 추출하여 이를 학습한 후 실시간으로 구동장치의 상태를 진단하는 것을 목적으로 하며, 딥러닝 기술을 이용하여 특정 장치에 종속되지 않고 학습할 데이터에 따라 적용 대상이 쉽게 가변 할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 실제 적용될 현장에서 발생할 수 있는 예측외의 소음환경에 유연하게 대처하기 위해 딥러닝 모델 중 CNN을 적용한 시스템을 설계하였으며, 제안된 시스템과 이전 연구에서 제안된 DNN 기반의 기계진단시스템을 학습데이터의 환경과 다른 처리배제가 필요한 소음환경에서 비교 실험하여 제안된 시스템이 새로운 환경적응 성능향상에 대하여 우수한 결과를 얻었음을 확인하였다.
키워드