진동 가설

보편적인 모델을 만들기 위한 생각

1. 센서에 측정되는 값은 설비 안의 모든 진동이 합쳐져서 나온 것

2. 원래 센서에 측정되는 값은 1차원의 값이 아니라 적어도 수백차원의 값이 그냥 합쳐진 것

3. fft 그래프에서 hz 마다 진폭 x cosine + b 의 값이 존재한다. 이 때, cosine의 각과 b의 값은 다름

4. hz당 cosine 값을 평균하거나 더해서 단순화 하든지, 모델링.

5. 고장 모드에서 영향을 미치는 cosine 값을 찾아야 함.

6. 해당 cosine 값은 새로운 기기에 sensor 부착되었을 때, 진폭만 고려 필요.

보편적인 모델을 만들기 위한 생각2

1. 일반적은 feature extraction은 그래프의 모양을 더 섬세하게 찾기 위한 수단일 뿐

2. feature extraction은 결코 보편적인 모델을 만들기 위해 필요없음.

3. 사이드밴드의 값들을 전부 더해서 더하거나 평균, 최댓값, 합 으로 모델 생성

보편적인 모델을 만들기 위한 생각3

• 1x, 2x,..., 10x, BPFI, BPFO의 값을 예측하는 경우의 수

1. 0.1초마다의 fft의 값을 가지고 1의 값들의 시계열 변화를 계산

2. 사이드밴드의 값들을 이용해서 각각의 값을 예측(AR 모델 사용).

3. 다음 이렇게 10초를 구한 다음 다음 10초를 예측하는 지 계산