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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.8
- 수록면
- 475 - 482 (8page)
- DOI
- 10.5050/KSNVE.2018.28.4.475
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This paper deals with the fault classification using only the surface acceleration of a failed compressor using the relationship between refrigerant pressure pulsation and compressor surface acceleration of a small refrigerant compressor used in a domestic refrigerator. The relationship between the pressure pulsation of the refrigerant flowing in the suction pipe of the normal compressor and the surface acceleration was expressed as a transfer function, and signal processing was performed on the surface acceleration of the defective compressor. Experiments were conducted to verify the ability of the modified surface acceleration to classify the compressor failure. The fault classification performance of the modified surface acceleration was evaluated using Fisher’s discriminant ratio. It was confirmed that the fault classification performance of the modified surface acceleration was excellent in the evaluation results. Using the fault classification method proposed in this paper, efficient refrigerant leakage fault classification can be performed at the compressor mass production stage.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 이론
3. 실험
4. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Lee, J. H., Kim, B. S., Gu, D. S., Kim, H. J. and Choi, B. G., 2008, Vibration Analysis and Diagnosis of Air-compressor, Proceedings of the KSNVE Annual Spring Conference, pp. 984~989.
Yang, B. S., Hwang, W. W., Kim, D. J. and Tan, A. C., 2005, Condition Classification of Small Reciprocating Compressor for Refrigerators Using Artificial Neural Networks and Support Vector Machines, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 19, No. 2, pp. 371~390.
AlThobiani, F. and Ball, A., 2014, An Approach to Fault Diagnosis of Reciprocating Compressor Valves Using Teager?Kaiser Energy Operator and Deep Belief Networks, Expert Systems with Applications, Vol. 41, No. 9, pp. 4113~4122.
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Pichler, K., Lughofer, E., Pichler, M., Buchegger, T., Klement, E. P. and Huschenbett, M., 2016, Fault Detection in Reciprocating Compressor Valves Under Varying Load Conditions, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 70, pp. 104~119.
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