지난 포스팅에서 푸리에 변환에 설명했다. 이번에는 조금 다른 진동센서 데이터를 가지고 조금 다은 푸리에 변환을 해보려고 한다. 지난번 푸리에 변환에 대한 코드와 설명을 보고싶다면 아래 포스팅으로... 누수감지를 위한 진동센서 데이터 신호처리 및 누수 예측 (푸리에변환 FFT) 누수감지를 위한 진동센서 데이터 신호처리 및 누수 예측 (푸리에변환 FFT) 목표 : 누수감지를 위해 설치된 진동센서로부터 기록되는 진동데이터를 통해 정상인 상태와 누수가 진행되는 상태를 예측 방법 : 진동센서 데이터를 이용해 시간 영역 특징 추출과 주파수 변환 magicode.tistory.com 목표 : 진동센서 데이터를 통해 기계 고장 유형 분류 방법 : 시간 영역 특징 추출과 주파수 변환(fft) 및 하모닉 확인을 통한 고장..

목표 : 진동센서로부터 기록되는 진동데이터를 통해 정상인 상태와 비정상 상태를 예측 방법 : 진동센서 데이터를 이용해 시간 영역 특징 추출과 주파수 변환을 이용해 고장 분류 모델 생성 1. 진동 센서 데이터 확인 진동이란 힘에 의해 어느 물체가 같은 모양으로 반복하여 흔들리는 움직임이다. 본 프로젝트에서는 회전기기에서 측정되는 진동 데이터를 이용하는데, 회전기기가 진동하는 원인은 원심력이다. 원심력을 구하는 공식은 다음과 같다. 이러한 진동 센서 데이터는 1초에 4096번 측정되었다. 4096번의 측정이 진행된 데이터를 1개 세트라고 했을 때, 본 프로젝트에서는 train 데이터로 2065세트, test 데이터로 200세트를 다루었다. 2. 진동 센서 데이터를 이용한 시간 영역 특징 추출 kinetic ..