• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.2
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• pp.189-194
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• 2015

In this paper, We study case for rotary machine with a breakdown analysis. Also We analyze the solution of the safety and the future breakdown of the each rotary machine through vibration analysis using measurement data. The implementation of the measurement and the test results are discussed. The result that is applied condition Monitoring & Diagnostics on this paper show the future breakdown of rotary machine.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.2
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• pp.195-202
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• 2015

Rotating equipment seldom fails without notice, so breakdowns can usually be predicted and avoided by watching for signs of failure. In this paper, We study case for rotary machine with a breakdown analysis. Also We analyze the solution of the safety and the future breakdown of the each rotary machine through vibration analysis using measurement data. The implementation of the measurement and the test results are discussed. The result with suggested method showed netter stable Condition Monitoring & Diagnostics.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.717-720
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• 2000

베어링을 이용한 회전축은 모든 회전축의 근간을 이루고 있다. 이러한 회전축은 발전기 터어빈, 고정밀 공작기계 등에 많이 응용되고 있다. 그런데 이러한 대규모의 회전축에 이상이 생긴 경우, 이상을 방치하고 계속 사용하게 되면 기계전체의 파손을 가져올 수 있다. 이러한 기계전체의 파손이 일어나지 않도록 미리 이상을 진단할 수 있는 시스템을 구축하면 많은 비용을 절감할 수 있다. 지금까지 여러 종류 로터시스템 여러 종류의 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 통계적으로 처리하는 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 로터시스템을 이용한 베어링 진단 유무에 대한 이상진단을 통계적 패턴인식 이용하여 정상과 비정상 상태를 구분하여 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자한다.

• 기계와재료
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• v.6 no.4 s.22
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• pp.58-65
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• 1994

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.13 no.10
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• pp.112-122
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• 1996

In order to monitior machine tool condition and diagnose alarm states due to electrical and mechanical faults, and expert system using diagnostic parameters of NC machine tools was developed. A model-based knowledge base was constructed via searching and comparing procedures of diagnostic parameters and state parameters of the machine tool. Diagnostic monitoring results generate through a successive type inference engine were graphically displayed on the screen of the console. The validity and reliability of the expert system was rcrified on a vertical machining center equipped with FANUC OMC through a series of experiments.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2003.05a
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• pp.23-35
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• 2003

회전기계의 결함발생은 기계의 여러 상태변화에 의한 결과이며, 이 때 발생하는 증상(현상) 또한 다양하고 복잡하기 때문에 기계의 특성을 파악하고 원인을 추정하기 위해서는 매우 전문적인 지식과 오랜 경험이 필요하다. 실제 산업현장에서 사용되는 각종 회전기계들은 고성능화, 복잡화 및 전문가의 부족으로 인해, 결함발생 시 원인과 발생현상의 관계를 명확히 표현하기에는 어려움이 있다. 이에 최근에는 진단에 관한 전문적인 지식을 구조적으로 표현할 수 있는 전문가 시스템(expert system)의 도입을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다.(중략)

• Journal of the KSME
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• v.57 no.3
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• pp.38-41
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• 2017

이 글에서는 인공지능을 이용한 공학시스템 고장진단 및 예지기술(PHM: Prognostics and Health Management)의 개념을 소개하고, 실제 적용 사례를 제시한다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2008.11b
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• pp.2070-2075
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• 2008

Identification of steady-state is the first step in developing a fault detection and diagnosis (FDD) system. In a complete FDD system, the steady-state detector will be included as a module in a self-learning algorithm which enables the working system's reference model to "tune" itself to its particular installation. In this study, a steady-state detector of a residential air conditioner based on moving windows was designed. Seven representing measurements were selected as key features for steady-state detection. The optimized moving window size and the feature thresholds was suggested through startup transient test and no-fault steady-state test. Performance of the steady-state detector was verified during indoor load change test. From the research, the general methodology to design a moving window steady-state detector was provided for vapor compression applications.

• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1995.06a
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• pp.65-71
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• 1995

기계 윤활면내에 포함된 마멸입자는 기계시스템의 상태를 잘 대변하여 주므로 마멸입자의 크기분포, 단위체적당 입자수, 구성성분 및 형상 등의 정확한 규명은 기계시스템의 상태진단을 위한 여러 정보를 제공한다. 특히 마멸입자의 형상과 그 크기는 미시적 파괴현상인 마멸과정의 기구를 반영해 주고 있으며, 또한 마멸입자의 표면은 그것이 마찰면 혹은 파단면의 미시적인 형상과 반응 생성물을 포함하고 있는 표본이 된다. 본 연구에서는 마멸분의 형상, 크기, 표면광택 등과 그것이 발생하는 작동조건과의 관계를 인공 신경회로망 해석을 이용하여 기계 윤활면의 마멸분 형태인식에 적용하는 것을 목적으로 하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.11
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• pp.1529-1535
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• 2011

Improvement of the thermal efficiency in operation and maintenance of low- and medium-speed engines is a kind of never-ending requirement in the maritime power plant business. For the purpose of improving engine management efficiency, a principal factor that represents the fitness of the engine should be identified. Gas pressure, gas temperature, and vibration have all been used as this factor. However, they have limitations in terms of response speed and diagnosis accuracy. The EFR (engine fitness ratio) is suggested as a new diagnostic factor in this paper. The EFR is defined as the ratio of particular frequencies in the frequency domain and represents the fitness of an engine. It is calculated from the fluctuation pattern of the crankshaft angular speed. The EFR was verified using an experimental method for a low-speed engine and an analytic method for a medium-speed engine.