베어링은 회전기계에서 가장 일반적인 구성요소로 베어링의 초기 결함 또는 퇴화현상이 사전에 발견되지 않으면 회전기계의 고장 또는 파손으로 엄청난 손실이 초래될 수 있다. 베어링의 초기 결함을 검출하기 위한 가장 보편적인 방법으로 베어링 진동신호의 특징적인 패턴을 검출하는 것이다.(중략)
본 연구는 석탄화력 탈황설비인 흡수탑 교반기용 유도전동기의 베어링 결함진단을 토대로 전류 스펙트럼 해석이 예측정비 수단으로서 활용할 수 있는지를 논하고자 하였다. 베어링의 교체 전과 후의 전류스펙트럼 해석을 하고 베어링을 육안 점검하여 비교 분석함으로써 실제 발전 산업현장에서 부하운전중인 유도전동기의 베어링의 결함진단을 하였다. 분석 결과, 볼과 외륜의 베어링 결함에 해당하는 주파수성분이 예측한 값으로 검출되었고 전압기준의 진폭크기로 환산하여 베어링 교체하기 전과 후를 비교하면 결함이 진행될 경우 볼 결함에서는 약 2.9배 증가되고 외륜 결함에서는 약 2.24배 증가 되었음을 확인할 수 있었다. 이 같은 결론으로 인위적인 고장요소에 의한 베어링 결함진단 뿐만 아니라 산업현장에서 부하 운전되고 있는 유도전동기의 베어링 결함을 사전에 예측하는데 있어서도 매우 유용하였다.
동하중을 받는 엔진 베어링을 연구하기 위하여 1.5리터, 직렬 4 기통 가솔린 엔진 5개 메인 베어링 모두의 최소 유막 두께를 측정하고, 이론 계산을 수행하였다. 이론 계산은 무한 소폭으로 본 엔진 베어링에 대해 모빌리티 방법을 이용하였으며 유막두께 측정 방법으로는 TOTAL CAPACITANCE METHOD(TCM)을 사용하였다. TCM을 이용한 실험에서 실험의 정도를 높이기 위하여 새로운 베어링 틈새 설정 방법을 제시하였으며, 베어링 캐비테이션(Cavitation) 및 윤활유의 공기 혼입(Aeration)에 의한 시험오차를 해석하였다. 시험과 이론 계산의 결과를 비교한 결과, 정성적인 경향이 비교적 잘 일치하고 있음을 볼 수 있었다. 그러나 정정보로 가정된 이론 계산은 크랭크샤프트 진동 및 각 베어링이 받는 하중의 불균형으로 인한 영향을 예측하지 못함을 알 수 있었다. 엔진 운전중 베어링의 최대 전단율(Maximum Shear Rate)은 $10^7 S^{-1}$ 수준임을 확인하였다.
볼 베어링의 성능에 중요한 영향을 미치는 볼 베어링 특유의 기하학적 형상, 탄성론에 근거한 볼과 궤도륜 사이의 접촉역학 및 구름접촉을 위한 탄성 유체윤활이론을 소개한 후, 축방향 하 중하에서 고속으로 회전하고 있는 볼 베어링의 해석방법을 기술하였다. 소개된 해석 방법이 완박한 것은 아니며, 보다 엄밀한 해석을 위하여 마찰열에 의한 온도상승의 영향을 고려하여야 할 것이다. 또한 해석 결과를 얻기 위하여 효율적인 수치 계산법을 적용한 볼 베어링 해석을 위한 결과를 얻기 위하여 효율적인 수치 계산법을 적용한 볼 베어링 해석을 위한 전용 소프트 웨어를 개발하여야 한다. 외국에서는 이와 같은 컴퓨터 프로그램이 사용되고 있으나, 우리도 독자적으로 전용 소프트웨어를 개발함으로써, 외국의 소프트웨어를 도입하였을 때의 한계를 피 하고, 다양한 응용예마다 가장 효율적인 해석을 할 수 있는 유연성을 가질 필요가 있다고 생각 한다. 구조물 최적설계를 위하여 유한요소 해석 프로그램을 이용하듯이, 이와 같은 전용 해석 소프트웨어를 사용하여 볼 베어링의 최적설계를 할 수 있을 것이다.
베어링은 기계가 작동할때 중요한 역할을 한다. 때문에, 베어링에 결함이 발생하면 기계전체의 치명적인 결함을 발생시킨다. 그러므로 베어링 결함은 조기에 발견되어야한다. 본 논문에서는 연속 웨이블릿 변환과 Switchable 정규화를 기반으로 한 합성곱 신경망(SN-CNN)을 이용한 방법을 베어링 결함 감지 모델에 대해 설명한다. 모델의 정확도는 Case Western Reserve University(CWRU) 베어링 데이터 집합을 사용하여 측정되었다. 또한 배치 정규화(BN, Batch Normalization)[1] 방법과 스펙트로그램 이미지가 모델 성능의 비교를 위해 사용되었다.
본 연구에서는 빈경하중과 축회전 속도를 변화시켜 가며 하중으로 인한 베어링의 부하-변위량 특성을 Harris 이론과 비교분석하였다. 실험결과 결함이 없는 경우 하중이 적을 때는 Harris이론과 비교적 잘 일치하나, 하중이 증가할 수록 구동축의 변곡, 볼베어링 하중의 불균형 등의 영향을 받아 이론값과 차이를 보였다. 반경방향 하중이 있는 단일결함과 다중결함의 경우 하중이 증가함에 따라 변위량의 변화는 축심변위량 보다 반경변위량이 더욱 커지게 된다는 것을 알았다. 베어링의 결함상태에 따라 하중과 변위량의 기울기인 부하-변위량 특성을 구함으로써 볼베어링의 결함유무를 검출하였다.
본 연구에서는 공기포일 베어링으로 지지된 로터 베어링 시스템을 구성하고 실험을 수행함으로써 시스템의 진동을 측정하고 그 결과를 해석함으로써 로터 베어링 시스템의 안정성 검토한다. 또, 초기 구동 마찰을 고려하여 공기윤활로만 구동되는 경우와 초기에 베어링 표면에 오일이 도포된 경우를 비교한다. Transient data를 해석 함으로써 로터 베어링 시스템의 startup 및 shutdown에 대한 특성 파악이 가능해지며 시스템의 동적 특성에 대한 더욱 정확한 해석을 가능케한다.
베어링은 산업현장에서 널리 쓰여지는 중요 부품이다. 따라서 이의 결함에 따른 손실을 예방하기 위해서는 이상을 진단하고 검지하는 기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저속회전하므로 노이즈가 많이 포함되어 절상상태의 신호검출이 어려운 저속회전베어링의 외륜이상을 웨이브렛의 Denoising 기법을 적용하여 정량적으로 진단하고 패턴인식법 중의 하나인 KDI(Kullback Discrimination Information)를 적용하여 이상상태의 진단/검지능력을 시험해 보았다. 웨이브랫의 Denoising 기법은 노이즈 캔셀링(Noise canceling)이 능력이 뛰어났고, HDI기법은 저속회전베어링의 정상과 이상의 분류에 뛰어난 검지능력이 있음을 알 수 있었다.(중략)
제조 현장에 사용되는 전기적 구동 모터는 베어링의 결함 발생 시 시스템 전체의 작동 정지를 초래하게 된다. 제조 환경 작동의 정지는 시간과 금전적으로 막대한 손해를 일으키며 이러한 베어링의 결함 원인으로는 회전 요소들의 지속적인 접촉으로 인한 마모, 과도한 하중 적용, 구동 환경 등 다양한 요소가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 국내 제조 환경과 유사한 모터 구동 환경을 제작하여, 다양한 원인의 베어링 환경을 모의한다. 또한 구축된 환경을 바탕으로 정상 및 결함 상태에 따라 달라지는 진동 특성의 변화를 센서를 통해 수집하여 베어링 결함 예지 정비를 위한 데이터셋을 제안한다. 진동 특성 수집에 사용된 센서는 Microphone G.R.A.S. 40PH-10을 사용하여 수집하였으며, 다양한 기계학습 모델을 사용하여 제안하는 데이터셋에 훈련된 견본 베어링 예지 정비 시스템을 제작해본 결과, 심층 신경망 모델 기준 시간 영역 92.3%, 주파수 영역 98.3%의 높은 정확도 성능을 보여준다.
본 보고는 79년 이후부터 90. 9월까지 한국전력공사의 전 사업소의 터빈 베어링 보관품에 대한 비파괴시험 결과와 보관 방법 개선후의 효과 측정 결과를 기술한 내용이다. 비파괴시험을 실시한 결과 총 156조 중 115조(73.7%)라는 많은 수의 베어링에서 결함이 발생되어 예비품으로서의 역할을 못하고 있는 실정이었다. 이에 따라 지역적인 특성을 고려하여 영동, 인천, 호남화력발전처를 대상으로 선정하여 터빈 베어링의 적정보관 방법 개선 시험을 완료(91.12)하였으며, 보관 방법 개선후 4년간($92.1{\sim}95.12$)의 효과를 측정하고 그 결과를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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