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전류 센서 데이터를 활용한 기계 시설물 고장 진단에 관한 연구

이용수 22

영문명
발행기관
한국항해항만학회
저자명
성상하 최형림 박도명 김상진
간행물 정보
『한국항해항만학회 학술대회논문집』2023 춘계학술대회논문집, 275~276쪽, 전체 2쪽
주제분류
공학 > 해양공학
파일형태
PDF
발행일자
2023.05.04
4,000

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

산업 현장의 기계 시설물 고장 문제는 큰 인명피해와 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에, 기계 시설물의 상태를 기반하여 고장을진단하는 것은 대단히 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전류 센서 데이터를 활용하여, 시설물의 고장 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에 활용된 전류 센서 데이터는 x, y, z축을 가진 3상 전류 데이터로 구성되어 있으며, 2kHz로 1초간 샘플링 되어 있다. 본 연구에서는 2차원적 특성을 가지는 전류 센서 데이터를 분석하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용한다. 시설물의 고장진단에 가장 적합한 모델을 선정하기 위해 CNN의 대표적인 백본 네트워크를 활용하여, 결과를 비교하였다. 실험 결과, 본 연구에서 구성한 후보 백본 네트워크 중 ResNet의 분류 정확도가 98.5%로 가장 높게 나타났다.

영문 초록

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APA

성상하,최형림,박도명,김상진. (2023).전류 센서 데이터를 활용한 기계 시설물 고장 진단에 관한 연구. 한국항해항만학회 학술대회논문집, 2023 (1), 275-276

MLA

성상하,최형림,박도명,김상진. "전류 센서 데이터를 활용한 기계 시설물 고장 진단에 관한 연구." 한국항해항만학회 학술대회논문집, 2023.1(2023): 275-276

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