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저널베어링의 이상상태 진단을 위한 데이텀 효용성 평가
Evaluation of Datum Unit for Diagnostics of Journal-Bearing Systems 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.39 no.8, 2015년, pp.801 - 806  

전병철 (서울대학교 기계항공공학부) ,  정준하 (서울대학교 기계항공공학부) ,  윤병동 (서울대학교 기계항공공학부) ,  김연환 (한국전력 전력연구원 발전연구소) ,  배용채 (한국전력 전력연구원 발전연구소)

초록
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저널베어링은 회전하는 축과 베어링 지지부 사이에 유막을 형성하여 회전체를 지지하는 구조물이며, 고속 및 고하중 조건에서도 안정적이기 때문에 발전소와 같은 대형 시스템에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 저널베어링 시스템의 신뢰성을 확보하기 위한 감독학습 기반의 상태진단 알고리즘을 연구하였다. 기존에는 진동신호 특성인자들의 정의에 대한 연구가 주로 진행되었으나, 본 연구에서는 정의된 특성인자의 추출단위인 데이텀의 적용 기준에 대한 연구가 수행되었다. 데이텀의 효용성 평가를 통해 저널베어링 회전체 특성인자의 추출기준은 시간영역에서 1 회전, 주파수영역에서 60 회전 기준이 타당하다는 결론을 도출하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Journal bearings support rotors using fluid film between the rotor and the stator. Generally, journal bearings are used in large rotor systems such as turbines in a power plant, because even in high-speed and load conditions, journal bearing systems run in a stable condition. To enhance the reliabil...

주제어

참고문헌 (13)

  1. Yu, Y., Yu, D. and Junsheng, C., 2006, "A Roller Bearing Fault Diagnosis Method Based on EMD Energy Entropy and ANN," Journal of Sound and Vibration, Vol. 294, No. 1-2, pp. 269-277. 

  2. Ocak, H. and Loparo, K. A., 2001, "A New Bearing Fault Detection and Diagnosis Scheme Based on Hidden Markov Modeling of Vibration Signals," IEEE International Conference Proceedings on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. 5, pp. 3141-3144. 

  3. Li, B., Mo-Yuen, C., Tipsuwan, Y. and Hung, J. C., 2000, "Neural-Network-Based Motor Rolling Bearing Fault Diagnosis," IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 47, No. 5, pp. 1060-1069. 

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  9. Kankar, P. K., Sharma, S. C. and Harsha, S. P., 2011, "Fault Diagnosis of Ball Bearings Using Machine Learning Methods," Expert Systems with Applications, Vol. 38, No. 3, pp. 1876-1886. 

  10. Chiang, L. H., Kotanchek, M. E. and Kordon, A. K., 2004, "Fault Diagnosis Based on Fisher Discriminant Analysis and Support Vector Machines," Computers & Chemical Engineering, Vol. 28, No. 8, pp. 1389-1401. 

  11. Sreejith, B., Verma, A. K. and Srividya, A., 2008, "Fault Diagnosis of Rolling Element Bearing Using Time-domain Features and Neural Networks," IEEE Region 10 and the Third International Conference on Industrial and Information Systems, pp. 1-6. 

  12. Theodoridis, S. and Koutroumbas, K., 2008, Pattern Recognition, Academic Press, Burlington, pp. 261- 310. 

  13. Friswell, M. I., Penny, J. E. T., Garvey, S. D. and Lees, A. W., 2010, Dynamics of Rotating Machines, Cambridge, New York, pp. 60-64. 

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