서포트 벡터 머신을 이용한 볼 베어링의 결함 정도 진단
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학술지명
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발행연도
2012
작성언어
Korean
주제어
KDC
550
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
57-64(8쪽)
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서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 학습용 데이터 집합이 확보되어 있을 경우, 매우 강력한 분류 알고리즘이다. 따라서 패턴인식은 물론 기계학습 분야에서 결함 진단 도구의 하나로 이용되고 있다. 본 논문에서는 최적 특징과 SVM을 이용하여 볼 베어링의 결함유형과 결함 정도를 진단한 결과를 기술하였다. SVM 학습용 특징데이터에는 12개의 시간영역 특징과 9개의 주파수영역 특징들이 포함되어 있으며 이들 특징들은 다양한 베어링 결함조건에서 측정된 진동신호와 진동신호의 이산 웨이블렛 변환신호로부터 추출하였다.
더보기Support Vector Machine (SVM) is a very powerful classification algorithm when a set of training data, each marked as belonging to one o f several categories is given. So, SVM technique has been used as one of the diagnostic tools in machine learning as well as pattern recognition. In this paper, we present the results of classifying ball bearing fault types and severities with an optimized feature set based on the minimum distance rule. A feature set as input for SVM includes twelve time-domain and nine frequency-domain features which extracted from the measured vibration signals and their decomposed details and approximations with discrete wavelet transform. The vibration signals were obtained from a test rig to simulate various bearing fault conditions.
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