• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.3
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• pp.363-369
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• 2019

Various studies have been conducted for the diagnosis of noise condition of complex rotary machines. In this study, diagnosis index using vibration signal is developed for the efficient and objective assessment of noise condition of a blower motor. The noise most commonly caused by the abnormal blower motor are Tick/Click noise and Tone noise. According to cause and noise characteristics, time-frequency analysis is used to diagnose Tick/Click noise, and smoothing in frequency domain is used to diagnose tone noise condition. The noise condition of the blower motors were diagnosed using the developed index and these results are compared with the diagnostic results by the experts. As a result, the agreement rate was about 95 %.

• Journal of KSNVE
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• v.17 no.3 s.87
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• pp.26-30
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• 2007

• Journal of KSNVE
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• v.6 no.4
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• pp.387-393
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• 1996

진단 시스템에 대한 필요성과 관심이 높아가고 있는 가운데 진단 방법의 수준과 진단 시스템의 조건 등을 살펴보았다. 물론 언급되어진 사항들이 일률적으로 모든 진단 시스템에 적용이 된다고는 말할 수는 없다. 왜냐하면 진단 시스템은 진단 의 대상, 진단의 종류 등에 따라서 각각 최선의 방법이 따로 존재하기 때문이다. 그러나 고통적인 사항은 진단 신호를 얼마나 잘 재생해 내는가에 따라 진단의 성공 여부가 달려 있다는 사실이다. 기계진단 신호 처리의 예에서 살펴보았듯이 신호 처리 방법에 따라 재생된 신호의 정확도는 달라질 수 있다. 계속적인 새로운 진단 기술의 개발과 응용으로 안전적이고 경제적인 공장 운영과 공장의 자동화에 크게 기여할 수 있기를 바라며, 좀 더 많은 관심을 갖고 기계 진단의 기술을 활용할 수 있기를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.157-160
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• 2001

회전체 베이링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동 신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면을 이용하여 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2541-2543
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• 2001

회전체 베어링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면, 상관차원과 리아프노프 지수를 이용하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1998.04a
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• pp.290-295
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• 1998

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2007.05a
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• pp.540-549
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• 2007

• Journal of KSNVE
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• v.14 no.1
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• pp.5-10
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• 2004

• Journal of KSNVE
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• v.14 no.1
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• pp.11-17
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• 2004

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.04a
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• pp.360-366
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• 1995

국내 발전소에서 사용하고 있는 대형 회전 기계인 터빈의 상태 진단 기능을 높이기 위하여 터빈에서 발생 될 수 있는 이상 진동의 특성을 파악하고 이를 이용하여 이상 진동의 발생 가능성을 확률적으로 출력하는 새로운 알고리즘을 개발하였으며, C-언어로 프로그램하여 이를 검증하였다. 이상과 같이 본 연구에서 제안한 알고리즘을 이용한 자동 진단 시스템을 통하여 각각의 이상 진동에 대한 진단을 수행한 결과 양호한 판정 결과를 보였으며, 터빈 이상 진동에 대한 자동 진단의 가능성을 입증하였다.