• 제목/요약/키워드: switchable normalization

검색결과 1건 처리시간 0.015초

Scalogram과 Switchable 정규화 기반 합성곱 신경망을 활용한 베이링 결함 탐지 (Scalogram and Switchable Normalization CNN(SN-CNN) Based Bearing Falut Detection)

  • ;김윤수;석종원
    • 전기전자학회논문지
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.319-328
    • /
    • 2022

  • 베어링은 기계가 작동할때 중요한 역할을 한다. 때문에, 베어링에 결함이 발생하면 기계전체의 치명적인 결함을 발생시킨다. 그러므로 베어링 결함은 조기에 발견되어야한다. 본 논문에서는 연속 웨이블릿 변환과 Switchable 정규화를 기반으로 한 합성곱 신경망(SN-CNN)을 이용한 방법을 베어링 결함 감지 모델에 대해 설명한다. 모델의 정확도는 Case Western Reserve University(CWRU) 베어링 데이터 집합을 사용하여 측정되었다. 또한 배치 정규화(BN, Batch Normalization)[1] 방법과 스펙트로그램 이미지가 모델 성능의 비교를 위해 사용되었다.

  • https://doi.org/10.7471/ikeee.2022.26.2.319 인용 PDF KSCI