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데이터가 부족한 상황에서 지능형 고장 진단 시스템(IFDS)을 구축하기 위해 시스템의 비선형성을 활용하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 다중 흥분 레벨 절차를 통해 CNN이 분석 가능한 이미지를 생성하며, 철도 팬터그래프 실험을 통해 데이터 증강 효과를 검증했습니다.
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원문 바로가기심층 전이 학습 (Deep Transfer Learning, DTL)은 지능형 고장 진단 시스템 (Intelligent Fault Diagnosis Systems, IFDS)을 효율적으로 구축할 수 있게 해줍니다. 반면, DTL 방법론은 여전히 대량의 라벨링된 데이터 (labelled data)에 크게 의존합니다. 기계나 구조물의 결함을 다룰 때 이러한 양의 데이터를 확보하는 것은 어려울 수 있습니다. 본 문서는 데이터가 매우 부족한 상황에서 DTL을 사용하여 진동 기반 IFDS를 설계하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 실제 시스템의 고유한 비선형성 (non-linearities)을 활용하는 주기적인 다중 흥분 레벨 (multi-excitation level) 절차를 사용하여, 사전 학습된 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNNs)에 의해 편리하게 분석되어 고장을 진단할 수 있는 이미지를 생성합니다. 본 논문에서는 IFDS 설계 중에 직면하는 전형적인 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 새로운 데이터 시각화 방법과 그 증강 (augmentation) 기술을 제안합니다. 철도 팬터그래프 (railway pantograph) 구조에 대한 실험적 검증은 제안된 방법의 효과적인 지원을 제공합니다.