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Ultrasound signal is widely used to detect fault by heterodyned signal. Typically an expert will scan around the object with the scanning module while listening through headphones and observing a display panel. But this diagnosis procedure is required by specialized expert and hardly detect early defect. In this paper, Feature selection based on GA (genetic algorithms) is selected from the features of ultrasound signal on frequency domain and time domain. Then, by using the Support Vector Machine one of the machine learning, the performance of classification is evaluated by extracted features and selected features. The results of classification is compared with feature extraction based on PCA (principal component analysis). Therefore, the feature selected for each defect can be used as a reference by feature analysis for ultrasound.
#Ultrasound(초음파) #Genetic Algorithm(유전자 알고리듬) #Bearing Defect(베어링 결함) #Electrical Discharge(전기 방전) #Feature Selection(특징 선택)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 특징 추출, 선택 및 분류
3. 기계 결함 초음파 신호 분석
4. 전기 결함 초음파 신호 분석
5. 결론
References

참고문헌 (8)

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Lee S. G., Lee S. K., Lee D. H. and Park S. K., 2008, A Study on Damage Evaluation of Bearings for Rotating Machinery in Power Plant Using Ultrasonic Wave, Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A, Vol. 32, No. 7, pp. 583~589. Widodo, A., & Yang, B. S., 2007, Application of Nonlinear Feature Extraction and Support Vector Machines for Fault Diagnosis of Induction Motors, Expert Systems with Applications, Vol. 33, No. 1, 241~250. Gu, D. S., Lee, J. H., Kim, B. S., Yang, B. S. and Choi, B. K., 2008, Vibration Characteristic Analysis Using Acoustic Emission Signal. Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration, Vol. 18, No. 12, pp. 1243~1249. Yu H. T., Ahn B. K., Lee J. M., Ha J. M. and Choi, B. K, 2016, Study on Rub Vibration of Rotary Machine for Turbine Blade Diagnosis, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 26, No. 6, pp. 714~720. Widodo, A. and Yang, B. S., 2007, Support Vector Machine in Machine Condition Monitoring and Fault Diagnosis, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 21, No. 6, pp. 2560~2574.

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