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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백희승 (Doosan Corporation) 신종호 (Chosun University) 김성준 (Chosun University)
저널정보
유공압건설기계학회 드라이브·컨트롤 드라이브·컨트롤 Vol.18 No.1
발행연도
2021.3
수록면
24 - 30 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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There is an increasing interest in condition-based maintenance for the prevention of economic loss due to failure. Moreover, immense research is being carried out in related technologies in the field of construction machinery. In particular, data-based failure diagnosis methods that employ AI (machine & deep learning) algorithms are in the spotlight. In this study, we have focused on the failure diagnosis and mode classification of reduction gear of excavator’s travel device by using the AI algorithm. In addition, a remote monitoring system has been developed that can monitor the status of the reduction gear by using the developed diagnosis algorithm. The failure diagnosis algorithm was performed in the process of data acquisition of normal and abnormal under various operating conditions, data processing and analysis by the wavelet transformation, and learning. The developed algorithm was verified based on three-evaluation conditions. Finally, we have built a system that can check the status of the reduction gear of travel devices on the web using the Edge platform, which is embedded with the failure diagnosis algorithm and cloud.

목차

Abstract
1. 서론
2. 고장 진단 시스템 Concept
3. AI 기반의 고장 진단 알고리즘 개발
4. 원격 모니터링 시스템 개발
5. Conclusion
References

참고문헌 (6)

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