CNN과 최적 SVM을 사용한 산업용 로봇의 스트레인 웨이브 기어 고장 진단

Abstract

산업용 로봇은 산업의 주축으로서 로봇의 주요 부품으로 스트레인 웨이브 기어가 있다. 기존 방법은 인공지능 기반 고장 진단 모델에 적용하기 전에 전용 신호 처리 기법을 사용해야한다. 그러나 제안한 방법은 데이터 군집 최적화로 최적화된 서포트 벡터 머신(support vector machine(SVM))과 합성곱 신경망(convolutional neural network(CNN)) 기반 고장진단 모델이 결합한 고장진단 모델만으로 고장진단이 가능하다. 이 방법은 특징 추출과 특징 선택을 자동으로 하여 수작업의 비율을 대폭 감소시킨다.