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(Gyeongsang National University) (Gyeongsang National University) (Gyeongsang National University) (Daviss) (Gyeongsang National University)
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한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제35권 제1호(통권 282호)
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    초록·키워드

    With the growing shift from viewing facilities as consumables to managing them as valuable assets, advancements in facility status monitoring and diagnostic technologies have gained significant importance. Bearings, which are extensively used across industries, serve as critical components in rotating machinery. They play a vital role in securing the shaft in various rotating machines and minimizing friction between the shaft and the machine. As a result, bearing defects directly affect the efficiency and safety of equipment. Accurate monitoring and management of bearing conditions are essential for enhancing facility productivity and reducing maintenance costs. To address this, the present study developed a dedicated Condition Index specifically designed to detect defects in ball bearings, which are fundamental components of rotating equipment.
    #Bearing Fault(베어링 결함) #Fault Detection(결함 검출) #Signal Processing(신호 처리) #Feature Extraction(특징 추출) #Condition Index(상태 지표)

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