Classification of Defects in Rotary Compressor by Neural Pattern Recognition of Acoustic Emission Signal

AE신호의 신경망 형상인식법에 의한 로터리 압축기의 결함 분류에 관한 연구

The specimen with the wear between a roller and a vane and a normal specimen are classified by AE signal pattern recognition method with a neural network classifier in airconditioning operation test. Also the specimen with the scoring between a shaft and a bearing and a normal specimen are classified by the same method. As the internal pressure increases, the wear between the roller and the vane increases. The different pairs of oils and refrigerants five the effect on the wear.

음향방출법을 이용하여 룸 에어컨에 사용되고 있는 로터리 압축기의 로울러와 베인의 마모결함과 정상인 압축기, 축과 베어링의 scoring 결함과 정상인 압축기를 분류하기 위한 연구를 실사용 상태에서 수행하였다. 이를 위해 AE 신호 형상 인식법과 신경회로망 분류기를 사용하여 모두 완벽하게 분류하였다. 내부압력과 오일과 냉매는 로울러와 베인의 마모에 영향을 미친다.