Although various deep learning techniques have been proposed to diagnose industrial faults, it is still challenging to obtain sufficient training samples to build the fault diagnosis model in practice. This paper presents a framework that combines wavelet transformation and transfer learning (TL) for fault diagnosis with limited target samples. The wavelet transform converts a time-series sample to a time-frequency representative image based on the extracted hidden time and frequency features of various faults. On the other hand, the TL technique leverages the existing neural networks, called GoogLeNet, which were trained using a sufficient source data set for different target tasks. Since the data distributions between the source and the target domains are considerably different in industrial practice, we partially retrain the pre-trained model of the source domain using intermediate samples that are conceptually related to the target domain. We use a reciprocating pump model to generate various combinations of faults with different severity levels and evaluate the effectiveness of the proposed method. The results show that the proposed method provides higher diagnostic accuracy than the support vector machine and the convolutional neural network under wide variations in the training data size and the fault severity. In particular, we show that the severity level of the fault condition heavily affects the diagnostic performance.
KSP 제안 키워드
Convolution neural network(CNN), Data Distribution, Data sets, Data size, Diagnostic accuracy, Fault diagnosis model, Learning-based, Limited data, Pre-trained model, Reciprocating pump, Severity level
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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