[논문]은닉 마르코프 모델을 이용한 질량 편심이 있는 회전기기의 상태진단

고정민; 최찬규; 강토; 한순우; 박진호; 유홍희

[국내논문] 은닉 마르코프 모델을 이용한 질량 편심이 있는 회전기기의 상태진단
Condition Monitoring Of Rotating Machine With Mass Unbalance Using Hidden Markov Model 원문보기

고정민 (한양대학교 융합기계공학과) , 최찬규 (한양대학교 융합기계공학과) , 강토 (한국원자력연구원) , 한순우 (한국원자력연구원) , 박진호 (한국원자력연구원) , 유홍희 (한양대학교 융합기계공학과)

In recent years, a pattern recognition method has been widely used by researchers for fault diagnoses of mechanical systems. A pattern recognition method determines the soundness of a mechanical system by detecting variations in the system's vibration characteristics. Hidden Markov model has recently been used as pattern recognition methods in various fields. In this study, a HMM method for the fault diagnosis of a mechanical system is introduced, and a rotating machine with mass unbalance is selected for fault diagnosis. Moreover, a diagnosis procedure to identity the size of a defect is proposed in this study.

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문제 정의

. 본 논문에서는 회전체 이상장치를 모사하여 결함 진단 대상으로 정하였다. 회전체에서는 축정렬 이상, 질량 편심, 베어링 이상 등이 주요한 결함으로 발생한다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 질량 편심이 있는 회전기계의 결함을 진단하는 알고리즘을 제시하였다. 또한 기계시스템의 결함 발생 여부뿐만 아니라 결함의 크기까지 동시에 진단하는 방법을 제시 하였다.

제안 방법

회전체에서는 축정렬 이상, 질량 편심, 베어링 이상 등이 주요한 결함으로 발생한다. 이를 해결하기 위해 변위센서를 이용해 회전축의 수직변위를 측정하여 진동 신호로 간주하였고 여기서 얻은 여러 신호들을 처리 하여 결함을 판단하는 Condition Monitoring 이 이루어 진다. 이와 같은 방법으로 본 연구에서는 결함의 크기에 따라서 달라지는 회전체의 진동 특성을 이용하여 회전체의 결함 발생 여부뿐만 아니라 결함의 크기까지 진단하는 알고리즘을 은닉 마르코프 모델을 이용하여 제안하였다.
이를 해결하기 위해 변위센서를 이용해 회전축의 수직변위를 측정하여 진동 신호로 간주하였고 여기서 얻은 여러 신호들을 처리 하여 결함을 판단하는 Condition Monitoring 이 이루어 진다. 이와 같은 방법으로 본 연구에서는 결함의 크기에 따라서 달라지는 회전체의 진동 특성을 이용하여 회전체의 결함 발생 여부뿐만 아니라 결함의 크기까지 진단하는 알고리즘을 은닉 마르코프 모델을 이용하여 제안하였다.
본 연구에서는 결함 진단할 대상 기계시스템 모델로 회전체 이상장치를 구현하여 결함은 Mass wheel balance에서의 질량 편심으로 간주하였다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 질량 편심이 있는 회전기계의 결함을 진단하는 알고리즘을 제시하였다. 또한 기계시스템의 결함 발생 여부뿐만 아니라 결함의 크기까지 동시에 진단하는 방법을 제시 하였다.

이론/모형

출력 신호를 가지고 패턴을 분류하는 방법은 대표적으로 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM), 인공 신경망(Artificial Neural Network; ANN), 퍼지 추론(Fuzzy Logic) 등이 있다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 이용하여 패턴인식을 실시하였다.

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