휠 로더는 다양한 작업이 가능한 건설장비 중의 하나로서, 기능적 다양성과 구조적 신뢰성 향상의 요구가 증대되고 있다. 휠 베어링은 로더의 수명을 결정하는 핵심부품 중 하나이며, 테이퍼 롤러 베어링이 사용되고 있다. 일반적인 베어링 수명은 하중과 회전속도로 계산되고 있다. 테이퍼 롤러 베어링의 초기 예압은 내구수명에 직접적인 영향을 미치는 중요한 인자이다. 본 논문은 테이퍼 롤러 베어링에 작용하는 하중, 회전속도, 열 변형에 따른 초기 예압량을 포함한 내구수명 및 예압특성 관계를 제시하였다. 사용온도가 $100^{\circ}C$라면, 상온에 비해 과다 예압 상태가 되며, 내구수명은 약 20.3% 감소하는 결과를 나타내었다.
반도체 공정 등에서 $10^{-6}{\sim}10^{-8}$ mbar의 고진공 환경을 제공하기 위하여 사용되는 고진공 터보분자펌프 (Turbomolecular Pump, TMP)는 다층의 회전깃을 갖는 로터를 회전시켜 분자를 배출시키는 방식을 사용하는 진공펌프이다. 또한 최근에는 디스플레이 및 반도체 공정에서 높은 진공도뿐만 아니라, 높은 배기속도를 요구하는 추세에 따라, 터보 펌프와 드래그 펌프부분을 동시에 가지고 있어 상대적으로 작동 진공도 영역이 넓은 복합 분자펌프(Compound Turbomolecular Pump, CMP)의 활용도가 넓어지고 있다. 이러한 분자펌프가 장시간의 고속회전에 적합하도록 비접촉 방식인 자기부상 방식의 적용이 최근 거의 표준화 되어 있다. 자기베어링 시스템은 전자기력을 이용하여 자성체인 회전축을 부상지지 함으로써 비접촉 고속 회전이 가능하여 윤활이 용이하지 않은 진공 환경 등 가혹한 환경에 적합하며, 터보분자펌프는 자기베어링이 가장 널리 사용되고 있는 분야이기도 하다. 자기베어링 시스템의 설계는 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나누어질 수 있는데, 하드웨어의 경우 전체 로터 시스템의 특성을 고려하여 설계되어야 하며, 주로 자기베어링 코어와 코일, 변위센서 및 전력 증폭 시스템 등의 기전적인 요소들이 이루어져 있다. 하드웨어 설계와 함께 제어시스템의 설계도 매우 중요하며, 이는 자기베어링 시스템이 불안정한 특성을 갖는 개루프계를 갖고 있으므로 안정화를 위한 능동제어 시스템이 필수적이며 진동제어 등 여러 가지 기능이 요구되기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 자기부상형 고진공 복합분자펌프의 제어를 위한 선형제어시스템의 구성을 실제 시스템의 적용을 통하여 설명하였다. 각 제어기는 DSP 를 이용한 디지털 제어시스템으로 구성되었으며, 2,500 l/s 급의 복합 분자펌프 시작품에 적용하여 25,000 rpm 까지의 기본 성능시험을 수행하였으며, 발열 특성의 개선을 위한 비선형 제어기의 설계 사례에 대한 시뮬레이션 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 유도 전동기 결함 중 가장 많은 비중을 차지하는 베어링의 복합 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 이를 영상화하여 질감 분석을 이용한 결함 검출 방법을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 엔트로피, 픽셀의 동질성 및 에너지 특징을 분석하고, 그레이-레벨 동시발생 행렬을 통해 영상의 에너지, 동질성 및 다양성의 세 가지 질감 특징을 추출한다. 추출된 세 가지 질감 특징을 퍼지-ARTMAP(Fuzzy-ARTMAP)의 입력으로 사용하여 베어링의 외륜-내륜, 내륜-롤러 및 외륜-롤러에 대한 복합 결함을 분류한다. 총 10회에 걸쳐 제안한 방법의 분류 성능을 평가한 결과, 100%의 분류 정확성을 보였다.
복합분자펌프는 기존의 터보분자펌프 turbine blade에 spiral grooved를 추가하여 초고진공(10-8 Pa)에서 저진공(330Pa)까지 넓은 압력범위에서 사용할 수 있고 이 펌프를 사용함으로서 완전 oil free한 진공시스템을 만들 수 있는 특징을 가지고 있다. 특히, 회전체를 비접촉으로 지지하는 자기베어링 방식을 적용함으로써, 진동은 극히 작고 베어링수명은 길면서 중저진공에 대한 배기속도가 크고 임의의 방향으로 접속이 가능하여 반도체 및 디스플레이 제조 공정과 같은 첨단산업의 다양한 분야에 쉽게 적용되고 있으며, 그 적용 분야와 시장은 계속 성장하고 있다. 고 진공과 배기 속도의 달성을 위해서, 고속으로 이동하는 격면과 기체분자를 충돌시켜, 기체 분자를 원하는 방향으로 유도하는 작동원리를 가지고 있다. 특히 공기분자의 밀도가 매우 낮은 희박가스 상태에서 고속 회전하는 blade로 공기분자를 쳐 내면서 작동됨으로써 날개의 상하 압력차에 의한 공기력보다도 날개의 고속회전이 매우 중요시 되고 압력으로는 10-1 Pa 이하의 분자영역에서 그 성능을 최고로 발휘 할 수 있다. 이러한 복합 펌프의 주요 장점은 다음과 같다. 1. 10-8 Pa (10-10torr)~10 Pa (1 torr) 까지 넓은 영역에서 배기가 가능하다. 2. 탄화수계의 대하여 높은 압축특성을 가지고 있고, 윤활유를 사용하지 않으므로 얻을 수 있는 진공상태가 고청정하다(oil free). 3. 정밀 5축제어 자기베어링으로 완전히 부상하여 회전함으로서 마모가 없고 진동이 최소화하였을 뿐만 아니라, 또한 운전음도 거의 없다. 4. 설치조건에 제한이 없고 고장이 거의 없다. 본 논문에서는 이러한 복합분자펌프의 개발을 위하여, 상기 연구기관에서 수행된 내용을 소개하고 있으며, 펌프 시스템의 기본 설계 및 자기베어링 시스템의 설계 결과 및 수치해석 결과를 나타내었다.
Ball bearings not only sustain the system, but permit the rotational component to rotate. Excessive radial or axial load and many other reasons can cause faults to be created and grown rapidly in each component. The grown faults make noise and vibration, which can make the system unstable. Therefore, it is important to detect faults as early as possible. For this reason, there have been many researches on fault detection method of early faults in a ball bearing. The fault defection methods can be categorized to several groups by signal processing methods. Not all the methods are efficient for finding early faults. We select representative methods known as efficient for detecting early faults and compare the results for inspecting which method is effective.
Bearings are elementary machinery component which loads and do rotating motion. Excessive loads or many other reasons can cause incipient faults to be created and grown in each component. Moreover, it happens that incipient faults which were caused by manufacturing or assembling process' errors of the bearings are created. Finding the incipient faults as early as possible is necessary to the bearings in severe condition: high speed or frequently varying load condition, etc. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing fault signal makes periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.
본 연구에서는 항공기용 카메라구조의 진동특성 파악하고 최적조건을 선정하여 구조의 경량화 설계 방안을 제시하였다. 다물체 동력학 프로그램인 ADAMS를 이용하여 모드해석을 진행하고, 해석 결과를 가지고 직교법을 이용하여 항공기용 카메라 구조의 경량화 및 최적조건을 선정하여 이전의 항공기용 카메라 구조와 모드해석 결과를 서로 비교하였다. 또한, 기존에 제시 되어진 베어링의 차원의 값을 무차원의 값으로 전환하여 보다 효과적인 베어링의 기준을 선정하였으며, 비교된 결과를 토대로 최적화된 항공기용 카메라 구조가 제안되었다.
최근(最近)의 배는 에너지 절약(節約)을 도모하기 위하여 프로펠러 회전수(回轉數)의 저속화(低速化)와 더불어 대형화(大型化)되고 있다. 이와 같은 결과(結果)로 선미관(船尾管)의 후부(後部) 베어링에는 집중하중(集中荷重)이 작용(作用)하게 되어 선박(船舶)의 운항능력(運航能力)을 상실할 정도의 대형사고(大型事故)가 일어나고 있는 예(例)가 많다. 이와 관련하여 최근(最近) 유막(油膜)을 고려한 선미관(船尾管) 베어링 해석(解析)에 관(關)한 연구(硏究)가 활발하게 이루워지고 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 지금까지 연구발표(硏究發表)된 유막(油膜)을 고려한 선미관(船尾管) 베어링에 대한 축(軸)의 위치(位置)를 추정(推定)하는 방법(方法)을 수정보완(修正補完)한 새로운 방법(方法)을 제시(提示)하였다. 즉 축계(軸系)에 대해서는 유한요소법(有限要素法)에 의한 삼차원(三次元) 구조해석방법(構造解析方法), 베어링 유막(油膜)은 유한요소법(有限要素法)에 의한 이차원(二次元) 유체역학해석방법(流體力學解析方法), 그리고 축계(軸系)와 베어링 유막간(油膜間)의 준정적(準靜的) 평형점(平衡點)을 구하기 위해서는 최적화(最適化) 기법(技法)이 사용된다. 본(本) 해석방법(解析方法)의 타당성(妥當性) 여부(與否)를 확인(確認)하기 위하여 Vorus 등이 사용(使用)한 시산대상선(試算對象船)에 대한 일련의 수치계산(數値計算)을 수행하고 동(同) 결과(結果)를 Vorus등의 연구 결과와 비교검토(比較檢討)하여 본 결과(結果), 비교적(比較的) 잘 일치(一致)하고 있음을 미루어 보아 본(本) 해석방법(解析方法)의 타당성(妥當性)이 확인(確認)되었다.
7,000lb 급 헬리콥터를 위한 무베어링 로터 허브 시스템을 설계한 후, 무베어링 로터 허브 시스템의 주요 구성품 중 하나인 유연보에 대해 요구수명 8,000시간을 만족하는지 확인하기 위한 피로해석을 수행하였다. 2차원 탄성 보 모델에 대한 단면 구조해석 방법을 적용하였으며, 정적구조해석을 통해 피로손상에 취약할 것으로 예상되는 두 단면에 대한 피로해석을 수행하였다. 구조해석을 위해 VABS를 사용하여 유연보 단면 형상에 대한 인장, 굽힘 및 뒤틀림 강성을 계산하였고, wohler equation을 적용하여 유연보를 구성하는 두 가지 복합재 소재에 대한 S-N 곡선을 생성하였다. CAMRAD II를 통해 무베어링 로터 시스템의 하중해석을 수행하였으며, 하중해석 결과를 HELIX/FELIX 표준하중 스펙트럼에 적용하여 무베어링 로터 시스템의 하중 스펙트럼을 생성한 후, 이를 통해 피로해석을 수행하였다.
Hub bearings not only sustain the body of a cat, but permit wheels to rotate freely. Excessive radial or axial load and many other reasons can cause defects to be created and grown in each component. Therefore, nitration and noise from unwanted defects in outer-race, inner-race or ball elements of a Hub bearing are what we want to detect as early as possible. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing signal has Periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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