KDST

본 게시물에서는 "A neural network constructed by deep learning technique and its application to intelligent fault diagnosis of machines" (Jia et al. 2017) 논문을 리뷰하도록 하겠습니다. 이 논문에서는 bearing fault detection 문제를 해결하기 위해 Autoencoder 모델을 사용했습니다. Introduction 저자는 먼저 bearing fault detection에 전통적인 오토인코더를 적용하는 것에 대해 두 가지 문제를 지적했습니다. 첫 번째는 classifier에 넣기 위해 feature를 추출할 때, 사실 너무 비슷한 feature가 많다는 것입니다. 따라서 실제로 분류에..

본 게시물에서는 "A deep convolutional neural network with new training methods for bearing fault diagnosis under noisy environment and different working load" (Zhang et al, 2018) 논문을 리뷰하도록 하겠습니다. 이 논문에서는 잡음이 많은(noisy) 환경이나 하중이 달라지는(load shift) 상황에 잘 대응하기 위해 매우 깊은 Convolutional Neural Network 모델을 사용했습니다. Introduction 실제 작업 환경에서는 진동 신호에 잡음이 많이 포함되어 있고 베어링에 가해지는 하중이 변화하기 때문에 딥러닝 모델을 그대로 적용하기 어렵습니다. 이 논문에서..