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베어링 고장 예후검출을 위한 음향 방출(AE)센서 개발
Development of Acoustic Emission(AE) Sensor for Prognosis Detection of Bearing Fault 원문보기

한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, v.24 no.6, 2014년, pp.429 - 436  

이치범 (IT Fusion program, Seoul National University of Science and Technology) ,  김경우 (Department of Mechanical System and Design Engineering, Seoul National University of Science and Technology) ,  박영일 (Department of Mechanical System and Design Engineering, Seoul National University of Science and Technology)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Most mechanical systems are now operating consistently and getting faster due to the development of automation systems. Peoples' dependence on machines have increased as when problems occur within the mechanical system, personal injury and production loss may come as a result, as most of the mechani...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이 연구에서는 기기 시스템의 작동 중 베어링 상태를 초음파 영역의 신호를 측정하여 베어링의 고장예후를 검출할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 베어링이 파손되기 전에 발생되는 초음파 영역의 이상 신호를 측정한 후, 분석이 용이한 가청영역의 소리로 변조하여, 베어링 이상상태에 대한 정보를 보다 간편하게 구분하고자 한다.
  • 이 연구의 목적은 베어링에서 발생하는 주파수 특성 영역인 24 kHz~50 kHz에서 높은 감도를 지니고, 베어링에 탈부착이 용이한 AE 센서를 개발하는 것이다. 이를 위하여 베어링 이상에서 발생하는 AE파를 잘 전달받기 위한 구조적 설계가 필요하다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
탄성파 에너지는 무엇인가? 탄성파 에너지란 탄성영역에서 외력에 의해 축적된 에너지로서 소성영역에서는 변형에너지로 사용된다. 고체재료의 변형이 탄성영역을 지나 소성영역으로 진행되면 재료에서는 균열이 발생하게 되고 더 나아가 재료의 파괴로까지 이어지게 된다.
베어링 고장원인으로는 무엇이 있는가? 베어링 고장원인으로는 불충분한 윤활, 부적절한 윤활재의 사용, 베어링의 잘못된 설치, 축계의 과도한 변형 등이 있다. 과거에는 숙련된 기술자에 의하여 이러한 문제들을 진단하고 고장 여부를 판단하였으나, 대부분 진단시간이 길고, 주관적이며, 경우에 따라 기기 시스템의 작동을 중단해야 하는 단점을 지니고 있다.
과거의 베어링의 고장을 판단하는 방법과 그 단점은 무엇인가? 베어링 고장원인으로는 불충분한 윤활, 부적절한 윤활재의 사용, 베어링의 잘못된 설치, 축계의 과도한 변형 등이 있다. 과거에는 숙련된 기술자에 의하여 이러한 문제들을 진단하고 고장 여부를 판단하였으나, 대부분 진단시간이 길고, 주관적이며, 경우에 따라 기기 시스템의 작동을 중단해야 하는 단점을 지니고 있다. 최근에는 기기 시스템의 작동을 유지하면서, 베어링의 고장을 진단할 수 있는 시스템이 요구됨에 따라 지속적으로 베어링 작동 상태를 모니터링하여 고장전에 미리 이상을 발견할 수 있는 형태의 기술로 발전되고 있다.
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참고문헌 (8)

  1. Caesarendra, W., Park, J. H., Kosasik, P. B. and Choi, B. K., 2013, Condition Monitoring of Low Speed Slewing Bearings Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition Method, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 23, No. 2, pp. 131-143. 

  2. The Japanese Society for Non-destructive Inspection, 2008, Acoustic Emission, Goomibook, pp. 11-61. 

  3. Kim, Y. H., 1992, Acoustic Emission Measurement Techniques in Dynamic System, Korea Advanced Institute of Science and Technology, pp. 16-29. 

  4. Min, N. G., 2003, Sensor Electronics, Dongilbook, pp. 294-305. 

  5. Gautschi, Gustav, 2002, Piezoelectric Sensorics, Springer-Verlag, pp. 199-205. 

  6. Meacher, J. and Chen, H. M., 1974, Design and Fabrication of Prototype System for Early Warning of Impending Bearing Failure, NASA Technical Report, NASA-CR-120294 MTI. 

  7. Park, C. S. and Kim, Y. H., 2009, Time Domain Visualization Using Acoustic Holography Implemented by Temporal and Spatial Complex Envelope, J. Acoust. Soc. Am., Vol. 126, No. 4, pp. 1659-1662. 

  8. Randall, R. B. and Antoni, J., 2001, Rolling Element Bearing Diagnostics-A Tutorial, ELSEVIER Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 25, pp 485-520. 

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