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Anomaly Detection in a Combined Driving System based on Unsupervised Learning
비지도학습 기반 복합 구동시스템 이상 탐지

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.40 no.11, 2023년, pp.921 - 928  

Park, Kichang ,  Lee, Yongkwan

초록이 없습니다.

참고문헌 (20)

  1. Yan, Jihong, Meng, Yue, Lu, Lei, Li, Lin. Industrial Big Data in an Industry 4.0 Environment: Challenges, Schemes, and Applications for Predictive Maintenance. IEEE access : practical research, open solutions, vol.5, 23484-23491.

  2. Sahli, Aymane, Evans, Richard, Manohar, Arthi. Predictive Maintenance in Industry 4.0: Current Themes. Procedia CIRP, vol.104, 1948-1953.

  3. Pech, Martin, Vrchota, Jaroslav, Bednář, Jiří. Predictive Maintenance and Intelligent Sensors in Smart Factory: Review. Sensors, vol.21, no.4, 1470-.

  4. Çınar, Zeki Murat, Abdussalam Nuhu, Abubakar, Zeeshan, Qasim, Korhan, Orhan, Asmael, Mohammed, Safaei, Babak. Machine Learning in Predictive Maintenance towards Sustainable Smart Manufacturing in Industry 4.0. Sustainability, vol.12, no.19, 8211-.

  5. 10.1109/ICAIS50930.2021.9395903 

  6. Kiangala, Kahiomba Sonia, Wang, Zenghui. An Effective Predictive Maintenance Framework for Conveyor Motors Using Dual Time-Series Imaging and Convolutional Neural Network in an Industry 4.0 Environment. IEEE access : practical research, open solutions, vol.8, 121033-121049.

  7. Magadán, L., Suárez, F.J., Granda, J.C., García, D.F.. Low-cost real-time monitoring of electric motors for the Industry 4.0. Procedia manufacturing, vol.42, 393-398.

  8. Bampoula, Xanthi, Siaterlis, Georgios, Nikolakis, Nikolaos, Alexopoulos, Kosmas. A Deep Learning Model for Predictive Maintenance in Cyber-Physical Production Systems Using LSTM Autoencoders. Sensors, vol.21, no.3, 972-.

  9. 10.1109/ETFA45728.2021.9613529 

  10. 10.1109/DSAA53316.2021.9564228 

  11. Mohammed, Sufyan A., Ghazaly, Nouby M., Abdo, Jamil. Fault Diagnosis of Crack on Gearbox Using Vibration-Based Approaches. Symmetry, vol.14, no.2, 417-.

  12. 10.1109/ETFA46521.2020.9212000 

  13. Chen, Tingting, Liu, Xueping, Xia, Bizhong, Wang, Wei, Lai, Yongzhi. Unsupervised Anomaly Detection of Industrial Robots Using Sliding-Window Convolutional Variational Autoencoder. IEEE access : practical research, open solutions, vol.8, 47072-47081.

  14. Huang, Yang, Chen, Chiun-Hsun, Huang, Chi-Jui. Motor Fault Detection and Feature Extraction Using RNN-Based Variational Autoencoder. IEEE access : practical research, open solutions, vol.7, 139086-139096.

  15. Aruquipa, Grover, Diaz, Fabio. An IoT architecture based on the control of Bio Inspired manufacturing system for the detection of anomalies with vibration sensors. Procedia computer science, vol.200, 438-450.

  16. Liu, Xingchen, Zhou, Qicai, Zhao, Jiong, Shen, Hehong, Xiong, Xiaolei. Fault Diagnosis of Rotating Machinery under Noisy Environment Conditions Based on a 1-D Convolutional Autoencoder and 1-D Convolutional Neural Network. Sensors, vol.19, no.4, 972-.

  17. Kiranyaz, Serkan, Avci, Onur, Abdeljaber, Osama, Ince, Turker, Gabbouj, Moncef, Inman, Daniel J.. 1D convolutional neural networks and applications: A survey. Mechanical systems and signal processing, vol.151, 107398-.

  18. Murphy, C., (2020), Choosing the most suitable predictive maintenance sensor, Analog Devices, Inc. https://b2.sisoog.com/file/zmedia/dex/39b7f409906731ada6383c691a22d54f_choosingthe-most-suitable-predictive-maintenance-sensor.pdf 

  19. Serradilla, Oscar, Zugasti, Ekhi, Ramirez de Okariz, Julian, Rodriguez, Jon, Zurutuza, Urko. Adaptable and Explainable Predictive Maintenance: Semi-Supervised Deep Learning for Anomaly Detection and Diagnosis in Press Machine Data. Applied sciences, vol.11, no.16, 7376-.

  20. 10.3390/engproc2022018023 

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