KCI등재후보
계층적 컨볼루션 신경망을 이용한 공작기계의 공구 상태 진단 = Machine Tool State Monitoring Using Hierarchical Convolution Neural Network
저자
이경민 (신라대학교)
발행기관
학술지명
융합신호처리학회 논문지 (JISPS)(The Journal of Korea Institute of Convergence Signal Processing)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
84-90(7쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
Machine tool state monitoring is a process that automatically detects the states of machine. In the manufacturing process, the efficiency of machining and the quality of the product are affected by the condition of the tool. Wear and broken tools can cause more serious problems in process performance and lower product quality. Therefore, it is necessary to develop a system to prevent tool wear and damage during the process so that the tool can be replaced in a timely manner. This paper proposes a method for diagnosing five tool states using a deep learning-based hierarchical convolutional neural network to change tools at the right time. The one-dimensional acoustic signal generated when the machine cuts the workpiece is converted into a frequency-based power spectral density two-dimensional image and use as an input for a convolutional neural network. The learning model diagnoses five tool states through three hierarchical steps. The proposed method showed high accuracy compared to the conventional method. In addition, it will be able to be utilized in a smart factory fault diagnosis system that can monitor various machine tools through real-time connecting.
더보기공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (계속평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (계속평가) | |
2018-03-06 | 학회명변경 | 한글명 : 한국신호처리시스템학회 -> 한국융합신호처리학회영문명 : The Korea Institute Of Signal Processing And Systems -> The Korea Institute of Convergence Signal Processing | KCI후보 |
2018-03-01 | 학술지명변경 | 한글명 : 신호처리.시스템학회 논문지 -> 융합신호처리학회 논문지외국어명 : The Journal of Korea Institute of Signal Processing and Systems -> The Journal of Korea Institute of Convergence Signal Processing | KCI후보 |
2017-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (기타) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (기타) | KCI후보 |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보로 하락(현장점검) (기타) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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