베어링 결함 진단을 위한 점진적 지식 유도 대규모 언어 모델 프레임워크

진동 기반 베어링 결함 진단(bearing fault diagnosis)은 세 가지 상호 연관된 측정 과제를 해결해야 합니다. 여기에는 전역 통계적 특징(global statistical feature)의 효율성과 국부적 과도 신호(local transient signal) 충실도 사이의 절충(trade-off), 측정 특징과 기저 결함 물리(fault physics) 간의 불충분한 추적성, 그리고 진단 스케일 전반에 걸친 비효율적인 다중 소스 측정 정보 융합이 포함됩니다. 본 논문은 통합된 진단 파이프라인 내에서 이 세 가지 과제를 모두 해결하는 점진적 물리 유도 다중 스케일 진동 신호 처리 프레임워크를 제시합니다. 베어링 운동학 이론(bearing kinematic theory)과 특성 결함 주파수(characteristic defect frequencies)로부터 도출된 81차원 측정 기술자(measurement descriptor)는 샘플당 약 20ms의 실시간 결함 스크리닝을 가능하게 하는 물리적으로 추적 가능한 특징 공간을 구축합니다. 그런 다음 결함 적응형 신호 분할(fault-adaptive signal segmentation) 메커니즘은 수동적인 특징 공학(feature engineering) 없이도 물리 기반 사전 지식(physics-based priors)에 따라 결함 관련 파형 영역으로 분석적 주의를 유도합니다. 구조화된 결함 메커니즘 지식은 훈련 과정에서 모델 파라미터에 암시적으로 인코딩되어, 추론 시 외부 지식 의존성 없이 자율적인 다중 스케일 측정 융합을 가능하게 합니다. 다양한 운전 조건 하의 4가지 공개 벤치마크 데이터셋을 통해 검증된 이 프레임워크는 신호 수준 베이스라인(signal-level baselines) 대비 계산 비용을 12.6배 절감하면서도 98.49%의 진단 정확도를 달성했습니다. 해석 가능성(Interpretability) 분석을 통해 진단 특징 활성화가 확립된 베어링 결함 역학(bearing fault mechanics)과 일치함을 확인하였으며, 이는 안전이 중요한 산업 시스템에서 측정 추적성을 지원합니다.