초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

기존 유도전동기 고장진단에서 기계적 결함의 검출 및 진단에 주로 사용된 진동감시(Vibration Monitoring) 기법은 유도전동기에서 발생 가능한 대부분의 기계적 결함을 검출할 수 있는 강력한 기법이다. 그러나 진동감시의 경우 전기적 결함을 검출하기 어렵다. 또한, 특정 기계적 결함의 경우 유사한 진동특성을 내포하고 있어 정확한 고장진단이 어렵다. 본 논문에서는 진동감시 기법에 의한 진단에서 유사한 진동특성을 가지고 있기 때문에 구분이 어려운 기계적 결함인 축 어긋남(Misalignment)과 이완(Looseness)에 대하여 신뢰성 있는 고장진단을 위해 유도전동기 ...

기존 유도전동기 고장진단에서 기계적 결함의 검출 및 진단에 주로 사용된 진동감시(Vibration Monitoring) 기법은 유도전동기에서 발생 가능한 대부분의 기계적 결함을 검출할 수 있는 강력한 기법이다. 그러나 진동감시의 경우 전기적 결함을 검출하기 어렵다. 또한, 특정 기계적 결함의 경우 유사한 진동특성을 내포하고 있어 정확한 고장진단이 어렵다. 본 논문에서는 진동감시 기법에 의한 진단에서 유사한 진동특성을 가지고 있기 때문에 구분이 어려운 기계적 결함인 축 어긋남(Misalignment)과 이완(Looseness)에 대하여 신뢰성 있는 고장진단을 위해 유도전동기 등가회로 모델을 이용하여 전류변화에 대한 수학적 해석을 통한 기계적 고장에 대한 전류데이터 분석방법을 제안했다. 또한, 실험실 차원의 소규모 고장진단 시스템을 구현하여 제안한 전류데이터 분석방법과 축 어긋남과 이완의 고정결함을 가지는 유도전동기의 전류데이터를 비교 검토함으로써 제안된 분석방법의 타당성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, fault diagnosis for induction motors become hot issue. The induction motor’s unexpected failures make big problems like downtime, high maintenance cost and accident etc.. The vibration monitoring has been used for the fault detection and diagnosis of the motors. The vibration monitoring pr...

Recently, fault diagnosis for induction motors become hot issue. The induction motor’s unexpected failures make big problems like downtime, high maintenance cost and accident etc.. The vibration monitoring has been used for the fault detection and diagnosis of the motors. The vibration monitoring provides a powerful analysis method. But, the vibration monitoring method has difficulty to detect the electrical faults and some mechanical faults such as misalignment and looseness because some cases have similar vibration property. In this paper, a current detection method to distinguish the misalignment and looseness is developed to improve this problem using the induction motor equivalent circuit model. And the proposed method is verified by comparison between the computed value and the real value.