음성인식 및 머신러닝을 사용한 기어모터의 소음원 진단에 관한 연구
- Abstract
- Motor noise is one of the important quality factor in the automobile industry. Currently, in a geared motor production line, the motor noise is usually inspected by human ears or noise-measuring instruments. Since this motor noise is compounded from many noise-sources it is very difficult to isolate each specific noise sources. It would be helpful for noise quality control if an automatic noise source detection method is used.
In this study, a noise diagnosis method is proposed utilizing a sound recognition technique and a machine learning method. First, the raw noise data are filtered through a spectral noise gate algorithm to reduce the background noise in the data. Then, MFCC features, which is widely used in the speech recognition technique, are extracted from the noise data. For the noise-source diagnosis, a motor noise classification model is used. This model is developed from machine learning models(Neural network and support vector machine). Also, this model is optimized by adjusting hyper-parameters in the model. Finally, this noise diagnosis method is validated by comparing the results of a noise data of which the noise-source is already known. This method would be valuable to automatically identify noise-defect motors and their noise-sources.
- Issued Date
- 2020
- Awarded Date
- 2020. 2
- Type
- Dissertation
- Publisher
- 부경대학교
- Affiliation
- 부경대학교 대학원
- Department
- 대학원 기계설계공학과
- Advisor
- 백운경
- Table Of Contents
- 1. 서론 1
1.1 연구배경 1
1.2 연구목표 3
1.3 연구범위 4
1.4 연구방법 4
2. 이론적 배경 6
2.1 기어 모터의 소음 6
2.1.1 DC 모터의 소음 6
2.1.2 웜기어의 소음 8
2.2 음성인식 기법 12
2.2.1 음성인식 12
2.2.2 MFCC 12
2.3 머신러닝 기법 17
2.3.1 다중 분류를 위한 서포트 벡터 머신 18
2.3.2 신경망 20
2.3.3 머신러닝 모델 성능 평가 28
3. 음성인식 기법 및 머신러닝을 적용한 소음원 진단 방법 31
3.1 배경소음 제거 32
3.1.1 노이즈 프로파일 구축 33
3.1.2 노이즈 제거 34
3.2 소음원 진단을 위한 특징 추출 35
3.3 머신러닝 모델을 사용한 소음 분류 38
4. 기어모터에 대한 소음원 진단 39
4.1 소음 데이터 수집 39
4.1.1 기어모터 샘플 제작 39
4.1.2 소음 측정 43
4.2 배경소음 제거를 위한 전처리 44
4.3 소음원 진단을 위한 특징 추출 48
4.3.1 MFCC 특징 추출 48
4.3.2 min-max scaler 49
4.3.3 데이터 병합 49
4.4 소음 분류를 위한 머신러닝 모델의 학습 및 최적화 54
4.4.1 5겹 교차 검증 56
4.4.2 서포트 벡터 머신 57
4.4.3 신경망 알고리즘 60
4.5 성능 비교 및 평가 62
4.5.1 소음 불량 판정 모델 64
4.5.2 소음원 진단 모델 65
4.5.3 소음 분류 방법의 타당성 검증 68
5. 요약 및 결론 77
5.1 연구내용 요약 77
5.2 결론 및 제언 78
References 80
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