본 연구는 풍력발전기용 베어링의 응력저감을 위한 설계와 검증에 관한 것이다. 일반적인 4점 접촉 볼베어링의 구조를 가지고 있는 슬루잉 베어링은 큰 모멘트 하중이 작용하면 접촉점이 레이스웨이 끝단부로 이동하여 국부적인 응력상승 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 접점 이동을 줄이기 위한 베어링을 설계하였다. 전통적인 볼베어링과 새로인 설계된 베어링의 극한하중 하에서의 변형거동을 볼을 스프링요소로 치환하여 유한요소해석을 통하여 계산하였다. 볼과 레이스웨이의 접촉응력은 변형거동 해석결과를 경계조건으로 입력하여 유한요소해석으로 계산하였다. 베어링 구조에 따른 접촉부 응력 비교를 통하여 베어링의 응력해석 방법의 효용성을 검증하였다.
본 연구는 무인항공기 및 헬리콥터 등에 장착되어 운용되는 고정밀 관측 다축 구동 EO/IR 카메라의 진동해석에 관한 것이며, 카메라에 적용된 볼 베어링을 모델링 하는데 있어서 3축 스프링요소를 적용하는 방법을 제시하였고, 이것에 의한 유한요소모델의 진동 응답 결과를 얻었다. 볼 베어링을 3축 스프링 요소로 모델링한 진동해석결과는 시험결과와 비교 되었으며, 잘 일치함을 알 수 있었다. 또한, 랜덤진동 시간이력해석을 통하여 다축 구동 EO/IR 카메라의 진동 응답 특성을 해석하고 분석하였다. 이의 연구결과는 우주용 카메라들에 사용되는 볼 베어링의 유한요소모델링 기법에 응용될 수 있다.
본 연구에서는 적외선 열화상 카메라를 통하여 베어링의 온도변화를 분석하고, FEM 수치해석을 통하여 모델러에 대한 정상상태에서의 시뮬레이션을 통해 베어링의 열적분포를 해석하였다. 전산 열해석을 위한 유한요소 해석과 열화상 실험을 서로 비교분석하였고 유한요소 전산해석을 통하여 열화상 실험의 정확도를 확인하였다. 본 연구를 통하여 적외선 열화상 실험은 실시간으로 베어링의 상태를 감시할 수 있어 다른 진단방식보다 많은 장점을 가지고 있다. 또한 작업 현장에서 베어링 파손 상태 유무 확인과 파손 방지를 위해서 현장 작업조건을 적용한 유한요소 해석 결과를 비롯하여, 하중조건 회전속도조건, 볼 손상조건, 내외륜 손상조건 등에 따라, 열화상 카메라로 실시간으로 베어링을 감시하면 베어링의 파손을 진단 검출할 수 있다.
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.
기존 진단법과 달리 동적 하중조건하 회전체의 마모 단계에 따른 결함 진단을 위해 비접촉, 비파괴의 적외선 열화상 기법이 제안된다. 본 연구에서는 시험시편인 단열 깊은 홈의 볼 베어링을 설정하여 기존의 스펙트럼 분석과 같은 고장탐지법에 대한 대안으로써 수동형 열화상시험이 수행되었다. 본 연구로부터, 적외선 열화상시험은 신뢰성을 평가하기 위해 기존 진동 스펙트럼 분석시험과 비교, 분석되었다. 연구의 비파괴시험의 결과로써, 마모 단계에 따른 볼 베어링의 온도 특성이 분석되었다.
상품의 다양화 추세에 따라 생산형태가 다품종 소량화가 되고 복잡한 가공공정을 갖는 공작물이 꾸준이 증가하고 있어 이를 뒷바침 하는 복합 가공공정과 복합 다기능 공작기계의 기술개발이 어느때 보다 중요한 과제로 등장하고 있다. 본 연구에서는 기존의 주축베어링 시스템의 장단점을 보완하여 주축의 정.동특성 및 고속성을 개선할 수 있는 볼베어링과 유정압베어링의 복합베어링 시스템을 주축베어링 으로 제안하고 그 성능을 이론적으로 실험적으로 검증하기 위해 복합베어링 주축과 기존 주축의 동특성 변화를 분석하였다.
본 논문에서는 전이학습을 이용하여 볼베어링의 진동진단을 수행하는 방법을 제안한다. 고장을 진단하기 위해 진동신호를 시간-주파수로 분석할 수 있는 STFT을 CNN의 입력으로 이용하였다. CNN 기반의 딥러닝 인공신경망을 빠르게 학습하고 진단 성능을 높이기 위해 전이학습 기반의 딥러닝 학습 기법을 제안하였다. 전이학습은 VGG 기반의 영상 분류 모델을 이용하여 특징 추출기와 분류기를 선택적으로 학습하였고, 학습에 사용한 데이터 세트는 Case Western Reserve University 대학에서 제공하는 공개된 볼베어링 진동 데이터를 사용하였으며, 성능평가는 기존의 CNN 모델과 비교하는 방법으로 수행하였다. 실험 결과 전이학습이 볼베어링 진동 데이터에서 상태 진단에 유용하다는 것을 증명할 수 있을 뿐만 아니라 이를 통해 다른 산업에서도 전이학습을 사용하여 상태 진단을 개선할 수 있다.
This paper shows the temperature characteristics of a high speed angular contact ball gearing which is 7004C type with ISO P2 tolerance class. A built-in motor type high speed spindle which adopts an oil-air lubrication system was used to measure the temperature rise up to 60,000rpm. The gearing temperature was measured using thermocouples that were attached to the outside surfaces of the outer rings. The result showed that the continuous test method which was suggested in this paper is more effective than on and off method and the lubrication oil supply rate should be reduced in high speed rolling bearings as long as the seizure does not occur. And the result were confirmed that the bearings packed with ceramic balls are superior to those with steel balls in temperature characteristics.
동적하중에서의 베어링 결함에 대한 실시간 진단기술은 상대적으로 저조하다. 따라서 볼베어링의 이상상태 현상으로 인한 온도 상승 및 진동 증가 등을 사전에 검출하는 기술이 필요하며, 회전체에 대한 운전상태 감시 및 손상 진단을 통해 발전설비의 원활한 운전을 기할 수 있는 검출 기술이 필요하다. 적외선 열화상 실험과 더불어 ANSYS를 이용한 유한요소해석으로부터 실험과 동일한 베어링을 구조 설계 및 해석하여 데이터를 분석함으로써 열화상 기술로 얻은 데이터의 신뢰성을 확보하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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