저널베어링의 이상상태 진단을 위한 데이텀 효용성 평가

전병철; 정준하; 윤병동; 김연환; 배용채

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전병철 (서울대학교) 정준하 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교) 김연환 (한국전력) 배용채 (한국전력)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제39권 제8호

발행연도: 2015.8

수록면: 801 - 806 (6page)

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저널베어링은 회전하는 축과 베어링 지지부 사이에 유막을 형성하여 회전체를 지지하는 구조물이며, 고속 및 고하중 조건에서도 안정적이기 때문에 발전소와 같은 대형 시스템에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 저널베어링 시스템의 신뢰성을 확보하기 위한 감독학습 기반의 상태진단 알고리즘을 연구하였다. 기존에는 진동신호 특성인자들의 정의에 대한 연구가 주로 진행되었으나, 본 연구에서는 정의된 특성인자의 추출단위인 데이텀의 적용 기준에 대한 연구가 수행되었다. 데이텀의 효용성 평가를 통해 저널베어링 회전체 특성인자의 추출기준은 시간영역에서 1 회전, 주파수영역에서 60 회전 기준이 타당하다는 결론을 도출하였다.

#Journal Bearing(저널베어링) #Datum Unit(데이텀) #Feature(특성인자) #Diagnosis(진단)

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - Yu, Y. / 2006 / A Roller Bearing Fault Diagnosis Method Based on EMD Energy Entropy and ANN / Journal of Sound and Vibration 1 (2) : 269 ~ 277

[학술대회논문] - Ocak, H. / 2001 / A New Bearing Fault Detection and Diagnosis Scheme Based on Hidden Markov Modeling of Vibration Signals / IEEE International Conference Proceedings on Acoustics, Speech, and Signal Processing 5 : 3141 ~ 3144

[학술지(정기간행물)] - Li, B. / 2000 / Neural-Network-Based Motor Rolling Bearing Fault Diagnosis / IEEE Transactions on Industrial Electronics 47 (5) : 1060 ~ 1069

[학술지(정기간행물)] - Yang, B. S. / 2006 / Application of Dempster–Shafer Theory in Fault Diagnosis of Induction Motors Using Vibration and Current Signals / Mechanical Systems and Signal Processing 20 (2) : 403 ~ 420

[학술지(정기간행물)] - Kowalski, C. T. / 2003 / Neural Networks Application for Induction Motor Faults Diagnosis / Mathematics and Computers in Simulation 63 (3-5) : 435 ~ 448

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