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기어박스로부터 획득되는 진동신호를 웨이블릿 변환하여 웨이블릿 이미지를 생성하는 웨이블릿 변환부; 및상기 웨이블릿 이미지를 입력데이터로 하여 컨볼루션 신경망을 실행하여 상기 기어박스의 결함여부 및 결함정도를 판별하는 진단부를 포함하되,상기 컨볼루션 신경망은 상기 기어박스의 결함정도에 따른 복수의 웨이블릿 샘플 이미지들을 이용하여 미리 학습되는,기어박스 결함상태 판별 장치
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제1항에 있어서,상기 진동신호는,상기 기어박스의 기계 진동을 나타내는 시간 영역의 1차원 신호인,기어박스 결함상태 판별 장치
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제1항에 있어서,상기 진단부는,상기 웨이블릿 이미지 내의 측 대역(side band)에 해당하는 픽셀들의 밝기 변화로부터 상기 측 대역의 진폭 변화를 조사함으로써, 상기 기어박스의 결함여부 및 결함정도를 판별하는,기어박스 결함상태 판별 장치
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제1항에 있어서,상기 기어박스의 결함정도는,기어의 이(tooth)에 손상이 간 정도에 따라 복수의 단계들로 구분되는,기어박스 결함상태 판별 장치
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기어박스로부터 진동신호를 획득하는 단계;상기 진동신호를 웨이블릿 변환하여 웨이블릿 이미지를 생성하는 단계;상기 웨이블릿 이미지 내의 측 대역(side band)에 해당하는 픽셀들의 밝기를 조사하여 특징값들을 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징값들에 기초하여 상기 기어박스의 결함여부 및 결함정도를 판별하는 단계를 포함하는,기어박스 결함상태 판별 방법
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제5항에 있어서,상기 진동신호는,상기 기어박스의 기계 진동을 나타내는 시간 영역의 1차원 신호인,기어박스 결함상태 판별 방법
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제5항에 있어서,상기 기어박스의 결함정도는,기어의 이(tooth)에 손상이 간 정도에 따라 복수의 단계들로 구분되는,기어박스 결함상태 판별 방법
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제5항에 있어서,상기 특징값들을 추출하는 단계는 상기 웨이블릿 이미지를 입력데이터로 하여 컨볼루션 신경망을 실행함으로써 수행되고,상기 컨볼루션 신경망은 상기 기어박스의 결함정도에 따른 복수의 웨이블릿 샘플 이미지들을 이용하여 미리 학습되는,기어박스 결함상태 판별 방법
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