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    국내학술지 제목 게시판 내용
    제목(국문) LCD 라인의 음향 특성신호에 웨이브렛 변환과 인경신경망회로를 적용한 공정로봇의 건정성 감시 연구
    제목(영문) Condition Monitoring of an LCD Glass Transfer Robot Based on Wavelet Packet Transform and Artificial Neural Network for Abnormal Sound
    저자 김의열 (Eui-Youl Kim ,인하대학교 기계공학과 ) ▷공저자네트워크등록하기
    이상권 (S. K. Lee ,인하대학교 ) ▷공저자네트워크등록하기
    장지욱 (J. W. Jang ,인하대학교 기계공학부 ) ▷공저자네트워크등록하기
    초록

    LCD 생산라인의 공정 로봇에서 방사되는 비정상 작동 소음은 로봇의 결함 탐지에 사용된다. 이 신호의 장점은 상대적으로 낮은 민감도에 비해 단지 마이크로폰을 이용하여 다수의 결함을 확인할 수 있는 것이다. 결함요소 추출을 위한 웨이브렛 변환(WPT)과 불량의 분류를 위한 인공신경망 회로(ANN)이 본 논문에서 사용되었다. 결과적으로, 비정상 작동 소음이 기계요소의 결함 진단에 효율적으로 사용될 수 있다.

    초록(영문)

    Abnonnal operating sounds radiated from a moving transfer robot in LCD (liquid crystal display) product
    lines have been used for the fault detection line of a robot instead of other source signals such as vibrations, acoustic emissions, and electrical signals. Its advantage as a source signal makes it possible to monitor the status of multiple faults by using only a microphone, despite a relatively low sensitivity. The wavelet packet transform for feature extraction and the artificial neural network for fault classification are employed. It can be observed that the abnonnal operating sound is sufficiently useful as a source signal for the fault diagnosis of mechanical components as well as other source signals.

    keyword Abnormal Operating Sound, Wavelet Packet Transform, Artificial Neural Network, Shannon Entropy
    비정상 작동 소음, 웨이블릿 변화, 인공 신경망회로, 섀넌 엔트로피
    저널명 대한기계학회논문집 A ▷관련저널보기
    VOL 36
    PAGE 813-822
    발표년도 2012
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    영문File
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