• 제목/요약/키워드: 기계 고장

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풍력발전기 유성기어박스의 진동 변조 특성을 고려한 진동기반 고장 진단 기법 고찰 (A Vibration-based Fault Diagnostics Technique for the Planetary Gearbox of Wind Turbines Considering Characteristics of Vibration Modulation)

  • 하종문;박정호;오현석;윤병동
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제39권7호
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    • pp.665-671
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    • 2015
  • 유성 기어박스의 진동기반 고장진단 기법은 조립 및 제작공차와 하중조건에 의해 결정되는 진동 변조특성에 따라 성능을 달리하는 특성을 갖는다. 이 논문에서는 풍력발전기에 장착되어 있는 유성 기어박스의 고장을 효과적으로 진단하기 위해 진동 변조특성을 고려한 고장진단기법을 제안하고자 한다. 리샘플링된 진동신호에 대한 대역 필터링을 사용함으로써 유성기어박스의 진동 변조특성을 규명하고자 하였으며, 진동추출 윈도우함수의 최적위치를 선정하여 활용함으로써 가변적 진동 변조현상에서도 강건한 고장진단을 수행할 수 있도록 하였다. 제안된 고장진단기법의 검증을 위해 2kW 급 풍력발전기 테스트베드가 설계되었으며 기어 치 부분파손이 모사 제작되어 기어박스에 장착되었다.

터빈설비의 정비이력을 이용한 고장확률 예측 및 정비주기 설정에의 응용 (Determination of Maintenance Period and Failure Probability for Turbine Using Maintenance Record)

  • 송기욱;구재량;최우성
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제34권9호
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    • pp.1325-1330
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    • 2010
  • 터빈설비 각 중요부품의 고장은 발전정지라는 큰 파급효과를 유발하며, 예기치 못한 고장으로 설비의 이용률이 감소하게 되면 막대한 경제적 손실이 발생한다. 현재 발전설비는 제작사에서 제시한 정비주기를 기준으로 보수적인 예방정비를 실시하고 있으나, 급변하는 경영환경에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 신뢰도를 유지하면서 정비비용을 절감하는 신뢰도 기반 정비방법을 도입 해야 할 필요가 있다. 신뢰성 있는 정비주기를 선정하기 위해서는 설비의 고장이력에 대한 면밀한 분석을 통하여 고장확률을 예측해야 한다. 본 논문은 발전설비 중 터빈 각 부품들의 고장이력을 데이터베이스로 만들고, Weibull 함수를 이용하여 최적의 정비시점을 예측하며, 정비주기를 결정하는 방법에 대하여 연구하였다.

기계학습을 적용한 회전체 고장진단에 관한 연구 (A study on the fault diagnosis of rotating machine by machine learning)

  • 전항규;김지선;김봉주;김원진
    • 한국음향학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.263-269
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    • 2020
  • 본 논문에서는 정상상태와 8가지의 고장이 재현가능한 회전체를 제작하고 진동 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터로 특징을 계산하여 인공신경망과 유전알고리즘을 적용한 고장진단을 통해 정확성을 분석한다. 최적의 시간과 높은 정확성의 구현을 위해 특징을 3가지 영역으로 구분하여 고장진단에 적용하였다. 설정변수는 학습수로 설정하였다. 회전체 고장진단의 결과는 다른 영역보다 주파수영역에서 높은 정확성을 보였으며 학습수 5000, 8000회에서 10회의 구동 모두 정확한 고장진단을 하였다. 시간의 효율성을 고려하였을 경우, 학습수가 5000회일 때 가장 우수하다고 판단하였다.

자동차의 입출력 신호 검출을 통한 전자제어 시스템의 고장예측기술 (Failure Forecasting Technology of Electronic Control System Using Automobile Input/Output Signal Detection)

  • 이중순;손일문
    • 동력기계공학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.59-64
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    • 2009
  • Electronic control system of the engine is composed of various sensors and actuators, This paper is concerned with fault analysis for the stable operation of it. We suggest the technology that can systematically and reliably analyze fault causes of sensors and actuators by using the fault generating program. In results, we can acquire the systematic road map of occurring faults as well as the valuable information related to the operations of sensors and actuators. These results should be very useful to get the classification of fault causes, develop an electronic control system of engine, and review control strategies of it.

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베어링 진단을 위한 진동 신호 기반의 딥러닝 모델 (A Vibration Signal-based Deep Learning Model for Bearing Diagnosis)

  • 박수연;김재광
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.1232-1235
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    • 2022
  • 최근 자동차, 철도차량 등 사용자가 있는 기계 시스템에서의 고장 발생 시 사용자의 안전과 관련된 사고로 이어질 수 있어 부품에 대한 모니터링 및 고장 여부 판단은 매우 중요하다. 이러한 부품 중에서 베어링은 회전체와 회전하지 않는 물체 사이에서 회전이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 부품인데, 베어링에 결함이 발생하게 될 경우, 기계 시스템이 정지하거나, 마찰 열에 의해 화재 등의 치명적인 위험이 발생한다. 본 논문에서는 Resnet과 오토인코더를 활용하여 진동 신호 기반의 베어링의 고장을 감지하고 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 방법은 raw data를 이미지로 변환하여 입력으로 사용하는데, 이러한 접근을 통해 수집된 데이터의 손실을 최소화하고 데이터가 가지는 정보를 최대한 분석에 활용할 수 있다. 제안 모델의 검증을 위하여 공개된 데이터셋으로 학습/검증 하였고, 제안 방법이 기존 방법과 비교하여 더 높은 F1 Score와 정확도를 보임을 확인하였다.

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자동차 냉각기 호스용 EPDM 고무의 전기화학적 복합노화시험 및 고장메커니즘 (Electrochemical Combined-Stress Degradation Test and Failure Mechanisms of EPDM Rubber for Automotive Radiator Hoses)

  • 곽승범;최낙삼;신세문
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제37권1호
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    • pp.1-8
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    • 2013
  • 자동차용 냉각기 고무호스는 열과 기계적 하중을 받으면서 국부적으로 형성된 전기적 영향으로 인해 노화와 고장이 발생한다. 본 연구에서는 개선된 시험방법을 이용하여 고무호스의 파괴거동을 재현하였다. 냉각기 고무호스 재료인 카본블랙이 함유된 EPDM 고무를 사용하여 인장응력과 전기화학적 복합 스트레스를 가하여 노화거동을 분석하였다. 노화 시간에 따른 전류 및 저항의 변화거동을 관찰하였으며 인장 변형 스트레스와 전압 및 노화온도 조건에 따른 노화거동을 분석하였다. 고무 시험편을 수직면으로 정밀하게 절단하여 시험편 표면 및 내부의 변화거동을 분석하여 전기화학적 노화거동과 고장메커니즘을 규명하였다.

자이로 센서 정보 기반 CMG 고장 진단 및 식별 (Detection and Identification of CMG Faults based on the Gyro Sensor Data)

  • 이정형;이헌조;이준용;오화석;송태성;강정민;송덕기;서중보
    • 항공우주시스템공학회지
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    • 제13권2호
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    • pp.26-33
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    • 2019
  • 인공위성 구동기로 사용되는 제어 모멘트 자이로(CMG)는 자신의 김블을 조종하여 큰 토크를 생성한다. 각각의 김블은 고속으로 회전하는 휠을 받치고 있기 때문에 휠의 질량 불균형은 외란을 발생시키게 되고 위성의 자세제어 성능을 저하시킨다. 따라서 구동기 고장을 대비하기 위해 외란을 진단하고 식별할 필요가 있다. 외란을 진단하기 위해 상태 관측기를 이용한 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 2차 슬라이딩 모드 관측기를 이용하여 CMG의 단일 외란/고장을 탐지하였다. 또한 4개의 CMG가 설치되어 있는 위성 시뮬레이터를 이용하여 이 알고리즘을 검증하였다.

웨이블렛 계수의 분산과 상관도를 이용한 유도전동기의 고장 검출 및 진단 (Fault Detection and Diagnosis for Induction Motors Using Variance, Cross-correlation and Wavelets)

  • ;조상진;정의필
    • 한국소음진동공학회논문집
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    • 제19권7호
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    • pp.726-735
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    • 2009
  • 이 논문에서는 신호 모델에 기반하여 유도전동기의 고장 검출 및 고장 진단을 위한 새로운 시스템을 제안한다. 산업현장에 적용하는 기존의 제품들은 신호가 문턱치를 넘어면 고장을 검출하는 단순한 알고리듬을 가지고 있어 고장의 유형이나 고장을 예측하는데 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 고장 검출 과정과 고장 진단 과정으로 구성되며, 고장 검출 과정은 기계 신호음들이 웨이블렛 필터뱅크를 통과한 후 웨이블렛 계수들의 분산과 상관도를 분석하여 고장을 검출한다. 고장 진단 과정은 패턴분류기술을 적용하여 고장의 유형을 진단하게 된다. 대표적인 유도전동기 고장 유형들로서는 불평형, 미스얼라이먼트, 그리고 베어링 루스 등이 있으며, 이러한 유형들은 제안하는 시스템에서 분석되고 진단을 받게 된다. 제안하는 시스템에 적용한 결과 상관도를 이용한 방법은 78 %, 분산을 이용한 방법은 95 % 이상의 고장진단율을 보이는 우수한 결과를 나타내었다.

유전자 알고리즘을 활용한 부품 군의 형성과 수요 변화하의 기계 셀 설계 (Forming Part Families by Using Genetic Algorithm and Designing Machine Cells under Demand Changes)

  • 전건욱
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.65-74
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    • 2005
  • 본 연구는 기계고장 시 대체경로를 고려한 새로운 유사계수와 주어진 기간 내 수요변화를 고려하여 제조 셀을 구성하는 방법론을 개발하는 것이다. 본 연구의 방법론은 2단계로 나누어진다. 1단계에서는 기계고장 시 이용 가능한 대체경로를 고려하여 새로운 유사계수를 제시하고 유전자 알고리즘을 활용하여 부품 군을 식별하는 것이다. 셀 응용의 성패를 좌우하는 주요한 요소들 중 하나는 수요변화에 대한 유연성으로 수요변화, 이용 가능한 기계의 능력 및 납기일에 따라 셀을 재구성하기가 쉬운 일은 아닐 것이다. 대부분의 논문에서 제안한 방법들은 단일기간에 대한 고정 수요를 고려하였으나, 수요의 변화로 인하여 셀 설계는 대부분의 연구에서 고려한 단일기간보다는 장기적인 면을 고려해야 할 것이다. 수요가 변화하는 상황에서 운용요소와 일정요소를 고려한 셀 구성에 대한 새로운 방법론을 2단계에 소개한다.

항로표지 장비용품의 고장예측 알고리즘 개발

  • 김환;임성수
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.224-226
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    • 2022
  • 다양한 소스로부터 수집되고 연동되는 데이터를 모델링하는 기술로 그래프 데이터베이스를 활용한 분석 기법이 각광받고 있다. 이 연구에서는 항로표지에서 관측되는 상태 및 주변 정보를 모델링하고, 고장진단 및 예측에 적용할 수 있는 기계학습 기법을 소개한다.

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