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NTIS 바로가기한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, v.22 no.12, 2012년, pp.1227 - 1236
박성택 (Dept. of Safety Engineering, Dongguk University) , 원종일 (Dept. of Safety Engineering, Dongguk University) , 박성범 (Dept. of Safety Engineering, Dongguk University) , 우흥식 (Dept. of Safety Engineering, Dongguk University)
The low speed machinery faults are usually caused by the bearing failure of the rolling elements. As the life time of the bearing is limited, the condition monitoring of bearing is very important to maintain the continuous operation without failures. A few monitoring techniques using time domain, fr...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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풍력발전기란 어떤 기기인가? | 풍력발전기는 날개의 회전수가 분당 20회 정도로 매우 낮게 회전하는 대표적인 저속기계이며, 시멘트공장의 대형 믹서, 제철공장의 쇳물 운반용 크래들, 탄광용 기어박스와 스키장의 리프트 등, 초 저속 회전설비가 산업현장에서 많이 응용되고 있다. 저속 기계에서 종종 나타나는 기계 결함(특히 베어링 결함)은 경제적 손실을 동반하는 가동 중단의 결과로 나타나며, 결함의 조치가 늦어지는 경우 대재앙으로 연결되는 경우가 많다. | |
풍력발전기이는 어디에 주로 응용되어 쓰이는가? | 풍력발전기는 날개의 회전수가 분당 20회 정도로 매우 낮게 회전하는 대표적인 저속기계이며, 시멘트공장의 대형 믹서, 제철공장의 쇳물 운반용 크래들, 탄광용 기어박스와 스키장의 리프트 등, 초 저속 회전설비가 산업현장에서 많이 응용되고 있다. 저속 기계에서 종종 나타나는 기계 결함(특히 베어링 결함)은 경제적 손실을 동반하는 가동 중단의 결과로 나타나며, 결함의 조치가 늦어지는 경우 대재앙으로 연결되는 경우가 많다. | |
주파수 영역 기법의 단점은? | 주파수 영역 기법은 진동신호의 주파수 성분과 관련된 주기성은 기계 부품의 작동과 연관되어 있다는 것에 초점을 맞춘 기술로서, 수년 동안 대부분의 측정시스템에 채택되어 왔으며 회전기계의 예지정비와 특히 베어링 결함의 진단에 적용되었다. 그러나, 이것의 주요한 단점은 결함에 따른 신호가 충격성의 임펄스인 경우, 결함성분이 넓은 주파수 대역에 걸쳐 퍼져 나타나므로 잡음에 의해 묻혀질수 있다는 사실과, 저속기계에서 나타나는 비 주기적 진동을 평균하여 없애버리는 경향이 있기 때문에 기저 잡음에 더욱 민감한 영향을 받게 된다(2). 이런 문제를 극복하기 위해 신호의 주파수 성분이 시간과 함께 얼마나 변화하는가를 분석하는데 시간-주파수 영역 분석이 사용되었다. |
Ericsson, S., Grip, N., Johansson, E., Persson, E.. L., Sjoberg, R. and Stromberg, J. O., 2005, Towards Automatic Detection of Local Bearing Defects in Rotating Machines, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 19, No. 3, pp. 509-535.
Randall, R. B. and Antoni, J., 2011, Rolling Element Bearing Diagnostics - A Tutorial, Vol. 25, No. 2, pp. 485-520.
Dowling, M. J., 1993, Application of Non-stationary Analysis to Machinery Monitoring, ICASSP-93, IEEE International Conference, Vol. 1, pp. 59-62.
Sawalhi, N., Randall, R. B. and Endo, H., 2007, The Enhancement of Fault Detection and Diagnosis in Rolling Element Bearing using Minimum Entropy Deconvolution Combined with Spectral Kurtosis, School of Mechanical & Manufacturing Engineering, The University of New South Wales, Sydney.
Lou, X. and Loparo, K. A., 2004, Bearing Fault Diagnosis Based on Wavelet Transform and Fuzzy Inference, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 18, No. 5, pp. 1077-1095.
Angulo, I., 2009, Methodology for the Empirical Analysis of the Scattering Signals from a Wind Turbine, Antennas & Propagation Conference, LAPC 2009, Loughborough, pp. 553-556.
Zhou, W., Habetler, T. G., Harley, R. G. and Lu, B., 2007, Incipient Bearing Fault Detection via Motor Stator Current Noise Cancellation Using Wiener Filter, IEEE International Symposium, SDEMPED 2007, pp. 11-16.
Widrow, B., Glover, J. R., Jr., McCool, J. M., Kaunitz, J., Willanms, C. S., Hearn, R. H., Zeidler, J. R., Eugene, D. Jr. and Goodlin, R. C., 1975, Adaptive Noise Cancelling: Principles and Applications, Proceedings of the IEEE, Vol. 63, No. 12, pp. 1692- 1716.
Lu, B., Nowak, M., Grubic, S. and Habetler, T. G., 2009, An Adaptive Noise-cancellation Method for Detecting Generalized Roughness Bearing Faults Under Dynamic Load Conditions, IEEE ECCE 2009, pp. 1091-1097.
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