7.5kW 회전체 수명진단 알고리즘 연구

회전체에서 수집된 진동 데이터를 통계적으로 분석하여 베어링의 이상 상태를 분류하고, 이를 서포트 벡터 머신(SVM)의 학습 데이터로 활용하여 교차 검증법을 통해 진단율을 확인함으로써 고장 발생 전 상태를 예측하는 체계적인 진단 절차를 의미한다.

연구 결과, 진동 데이터의 통계적 매개변수 분석을 통해 베어링의 이상을 분류하고 이를 서포트 벡터 머신(SVM)의 학습 데이터로 구축하였다. 이후 교차 검증법을 통해 진단율을 검증함으로써 산업 현장에 적용 가능한 수명 진단 알고리즘을 개발하였다.

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저널정보: Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2017년도 춘계학술대회 논문집

이용수

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회전체는 산업현장에서 펌프, 전동기로 필수적으로 사용하고 있다. 공정에서 회전체는 공정 운행여부를 결정짓는 요소로서 회전체에 고장이 발생하면 휴지시간이 길어진다. 그러므로 회전체의 고장이 발생전 수명진단에 대한 연구가 ... 전체 초록 보기

#Fault direction #7.5kW motor #Bearing #Statistical parameter

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