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머신러닝을 이용한 드론의 고장진단에 관한 연구
Fault Diagnosis of Drone Using Machine Learning 원문보기

한국기계가공학회지 = Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers, v.20 no.9, 2021년, pp.28 - 34  

박수현 (금오공과대학교 기계시스템공학과) ,  도재석 (금오공과대학교 기계시스템공학과) ,  최성대 (금오공과대학교 기계시스템공학과) ,  허장욱 (금오공과대학교 기계시스템공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Fourth Industrial Revolution has led to the development of drones for commercial and private applications. Therefore, the malfunction of drones has become a prominent problem. Failure mode and effect analysis was used in this study to analyze the primary cause of drone failure, and blade breakag...

주제어

참고문헌 (10)

  1. Om, S. Y., Park, J. H., and Kim, Y. H., "Implementation of Abnormality Diagnosis System for Drone Power Unit by Using Vibration Sensor", Journal of the KIIT, Vol. 18, No. 4, pp. 69-76, 2020. 

  2. Lee, Y. B., and Ko, S. H., "A Survey on Open-Source based UAVCAN Protocol Technology for Fault_ Detection of Main Components of Drones", KSAS 2017 Fall Conference, pp. 782-783, 2017. 

  3. Lee, Y. B., and Ko, S. H., "A Survey on Open-Source based UAVCAN Protocol Technology for Fault_ Detection of Main Components of Drones", KSAS 2017 Fall Conference, pp.782-783, 2017. 

  4. Shafiee, M., Zhou, Z., Mei, L., Dinmohammadi, F., Karama, J., and Flynn, D., "Unmanned Aerial Drones for Inspection of Offshore Wind Turbines: A Mission-Critical Failure Analysis", Robotics, Vol. 10, No. 26, pp. 1-27, 2021. 

  5. Jung, S. J., and Hur, J. W., "Deep Learning Approaches to RUL Prediction of Lithium-ion Batteries," Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers, Vol. 19 No. 12, pp. 21-27, 2020. 

  6. Shifat, T. A., Hur, J. W., "EEMD assisted supervised learning for the fault diagnosis of BLDC motor using vibration signa,l" Journal of Mechanical Science and Technology, Vol. 34, No. 10, pp. 3381-3390, 2020. 

  7. Xia, C. L., Shin, H. G., Park, M. C., and Ha, S. W., "A Fast Method for Face Detection Based on PCA and SVM", Journal of the KIIT, pp. 1129-1135, 2007. 

  8. Kim, S. J., Akpudo, U. E., and Hur, J. W., "A Study on Fault Classification of Solenoid Pumps based on Multi-Layer Perceptron," Journal of The Korean Reliability Society, Vol. 21 No. 1 pp. 12-19, 2021. 

  9. Lee, H. S., Kim, E. T., and Kim D. Y., "Pattern Recognition System Combining KNN rules and New Feature Weighting algorithm", The Institute of Electronics Engineers of Korea - Computer and Information, Vol. 42 No.4 pp. 43-50, 2005. 

  10. Kim, C. W., and Seo, Y. J., "Design and Performance Prediction of Ultra-low Flow Hydrocyclone Using the Random Forest Method", Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers, Vol. 29 No. 2, pp. 83-88, 2020. 

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