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LCD 라인의 음향 특성신호에 웨이브렛 변환과 인경신경망회로를 적용한 공정로봇의 건정성 감시 연구
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  • LCD 라인의 음향 특성신호에 웨이브렛 변환과 인경신경망회로를 적용한 공정로봇의 건정성 감시 연구
저자명
김의열,이상권,장지욱,Kim. Eui-Youl,Lee. Sang-Kwon,Jang. Ji-Uk
간행물명
大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of mechanical engineers. A. A
권/호정보
2012년|36권 7호|pp.813-822 (10 pages)
발행정보
대한기계학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

LCD 생산라인의 공정 로봇에서 방사되는 비정상 작동 소음은 로봇의 결함 탐지에 사용된다. 이 신호의 장점은 상대적으로 낮은 민감도에 비해 단지 마이크로폰을 이용하여 다수의 결함을 확인할 수 있는 것이다. 결함요소 추출을 위한 웨이브렛 변환(WPT)과 불량의 분류를 위한 인공신경망 회로(ANN)이 본 논문에서 사용되었다. 결과적으로, 비정상 작동 소음이 기계요소의 결함 진단에 효율적으로 사용될 수 있다.

기타언어초록

Abnormal operating sounds radiated from a moving transfer robot in LCD (liquid crystal display) product lines have been used for the fault detection line of a robot instead of other source signals such as vibrations, acoustic emissions, and electrical signals. Its advantage as a source signal makes it possible to monitor the status of multiple faults by using only a microphone, despite a relatively low sensitivity. The wavelet packet transform for feature extraction and the artificial neural network for fault classification are employed. It can be observed that the abnormal operating sound is sufficiently useful as a source signal for the fault diagnosis of mechanical components as well as other source signals.