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논문 상세정보

AE 신호 및 신경회로망을 이용한 공작기계 주축용 베어링 결함검출

Detection of Main Spindle Bearing Defects in Machine Tool by Acoustic Emission Signal via Neural Network Methodology

Abstract

This paper presents a method of detection localized defects on tapered roller bearing in main spindle of machine tool system. The feature vectors, i.e. statistical parameters, in time-domain analysis technique have been calculated to extract useful features from acoustic emission signals. These feature vectors are used as the input feature of an neural network to classify and detect bearing defects. As a results, the detection of bearing defect conditions could be sucessfully performed by using an neural network with statistical parameters of acoustic emission signals.

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