• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.280-283
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• 1995

계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2136-2137
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• 2011

본 연구에서는 몰드변압기의 다양한 진단방법 연구를 위해 몰드변압기의 진동을 측정 분석하였다. 현장에서 사용되어지고 있는 3상 몰드변압기를 용량별로 진동수를 측정하고 FFT 분석을 실시하였다. 현장실측을 통해 몰드변압기의 상태진단을 진동으로 확인할 수 있었다. 진동주파수만을 측정하여 판단하는 것은 어려움이 있었으며, 단, 삼상변압기의 각 상에 대한 비교평가는 가능한 것으로 확인되었다.

• 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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.2
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• pp.9-17
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• 2023

In this paper, we propose a one-class vibration anomaly detection system for bearing defect diagnosis. In order to reduce the economic and time loss caused by bearing failure, an accurate defect diagnosis system is essential, and deep learning-based defect diagnosis systems are widely studied to solve the problem. However, it is difficult to obtain abnormal data in the actual data collection environment for deep learning learning, which causes data bias. Therefore, a one-class classification method using only normal data is used. As a general method, the characteristics of vibration data are extracted by learning the compression and restoration process through AutoEncoder. Anomaly detection is performed by learning a one-class classifier with the extracted features. However, this method cannot efficiently extract the characteristics of the vibration data because it does not consider the frequency characteristics of the vibration data. To solve this problem, we propose an AutoEncoder model that considers the frequency characteristics of vibration data. As for classification performance, accuracy 0.910, precision 1.0, recall 0.820, and f1-score 0.901 were obtained. The network design considering the vibration characteristics confirmed better performance than existing methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.128-133
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• 1986

설비진단에 응용되는 신호처리의 기법으로는 파워스펙트럼, 바이스펙트럼, 켑스트럼 등이 사용되었다. 파워스펙트럼은 이론적인 면과 계산과정 그리고 신호처리에서의 적용방법등이 잘 알려져서 성공적으로 사용되어져 왔다. 특히 음향분야에서는 여러가지 응용기술이 개발되어 실제계에 적용되고 있으며 계측장비도 파워스펙트럼 해석법에 알맞게 개발되어져 왔다. 파워스펙트럼해석법을 사용하여 진동계를 구성하는 각 요소들의 고유진동수와 진동계 전체를 나타내는 진동파들의 주파수성분 간의 관계에 의하여 진동의 원인 및 소음원 등을 추정하는 것이 가능하다. 그러나 파워스펙트럼은 일반적으로 정상적인 신호를 갖는 진동계에 대한 해석 일 때는 그 이론과 실제가 잘 일치하지만, 진동계 자체가 항시 임의의 주파수를 갖고서 움직일 때 그 해석에는 다음과 같은 문제점이 생긴다. 첫째, 불규칙한 진동계에서는 규칙적인 진동계보다 잡음의 영향을 많이 받기 때문에 실제로 잡음이 진동계의 고유주파수 부근에 있을 경우에는 파워스펙트럼해석으로는 불가능한 경우가 있다. 둘째, 진동파 중에 포함되어 있는 위상이라는 중요한 정보가 없다. 셋째, 시간지연에 따른 진동계의 정확한 정보를 얻을 수 없다. 이상에서 볼 때 파워스펙트럼해석법은 한계가 있음을 알 수 있다. 따라서 본 논문은 바이스펙트럼이라는 해석법을 사용하여 정상과정에서 비정상과정으로 시간지연에따라 변하는 진동계 또는 정상적인 진동계의 저주파에서의 상호간섭 정도 및 위상관계를 관찰함으로써 파워스펙트럼과 비교하여 바이스펙트럼해석법의 타당성을 검토한다. 바이스펙트럼의 실제적인 계산방법은 P. J. Huber가 세가지 접근 방법을 제안했는데 시간영역에서의 평균화를 행하여 계산하는 법, 연속된 기록들을 평균화하는 것, 주파수 영역에서의 평균화를 행하는 것 등이 있다. 본 논문에서는 FFT를 먼저 행하고 파워스펙트럼과 바이스펙트럼 및 바이코히어런스를 구하였다. 그러나 바이스펙트럼해석법은 수치해석적인 면에서 볼 때 파워스펙트럼해석법에 비하여 미약한 점이 많고 통계학적인 그 의미가 확실하게 알려져 있지 않기 때문에 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 그 물리적 의미를 규명하고져 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2001.10a
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• pp.144-148
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• 2001

자동차의 발전과 함께 유지 보수를 위한 사용자의 요구는 급증하고 있으나 정비사의 부족으로 인해 경제성 및 신속성 등 이 문제가 되고 있고 이를 해결하기 위해 현재 개발되고 있는 장치들은 대부분 전자 제어 유닛에서 발생시키는 신호를 분석하거나 운전자와의 대화를 통하여 진단하는 방식으로 고장으로 인한 소음이나 진동등 운전자들의 주관적인 평가대상에 대해서는 적절한 해결책으로 제시해 주지 못하고 있다. 그러므로 계측에 의한 소음과 진동 데이터를 이용하여 전문가의 판단을 가지고 고장의 원인을 규명하며 운전자를 위한 오디오적인 표현을 해 줄 수 있는 진단 전문가 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 자동차의 여러 단품중 쇼크 옵서버와 에어컨에 대하여 소음 진동 현상의 정상 및 이상 증상과 신호 계측 방법을 연구하였고 계측된 신호에 대해 패턴 화하여 인공 신경 회로망과 퍼지 추론을 통한 진단을 할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며 차후 계속되는 연구에 사용될 정상 및 이상신호에 대한 기본적인 데이터 베이스를 구축하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.17 no.3
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• pp.20-27
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• 2013

Simple Iteration Method for calculating the natural frequency is presented in this paper. This method is simple but exact method of calculating natural frequencies corresponding to the modes of vibration of beams and tower structures with irregular cross sections and arbitrary boundary conditions. This method consists of determining the deflected mode shape of the member due to the inertia force under resonance condition. Finite difference method is used for this purpose. The influence of the $D_{22}$ stiffness on the natural frequency is rigorously investigated. In this paper, the influence of the loading sizes, different cross section on the natural frequency of vibration of some structural elements is presented. This method extends to two dimensional problems including advanced composite material structures.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2001.05a
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• pp.596-602
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• 2001

본 논문에서는 중수로 원자력발전소에서 사용되는 핵연료 교환기 브리지의 상태를 감시하는데 필요한 진단 방법을 도출하였다. 핵연료 교환기는 고방사능 지역에서 작동하기 때문에 신호의 취득은 원격에서 비침투적으로 이뤄져야한다는 제약이 있다. 따라서 비침투적으로 원격에서 측정 가능한 신호들이 선정되었고 선정된 신호를 이용하여 정확한 진단을 위해서 필요한 여러 가지 진단 신호들의 장단점을 비교하였다. 진단 신호로는 모터의 출력 토크를 선정하였고 진단 신호의 타당성을 모형 브리지를 대상으로 수행한 실험을 통하여 검증하였다. 그리고 마지막으로 다양한 환경에서 실험을 하여 브리지의 작동 특성과 결함과 진단 신호와의 관계를 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2014.10a
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• pp.90-93
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• 2014

In this paper, we have developed a new fault detection method based on vibration signal for rotor machinery. Generally, many methods related to detection of rotor fault exist and more advanced methods are continuously developing past several years. However, there are some problems with existing methods. Oftentimes, the accuracy of fault detection is affected by vibration signal change due to change of operating environment since the diagnostic model for rotor machinery is built by the data obtained from the system. To settle a this problems, we build a rotor diagnostic model by using feature residual based on vibration signal. To prove the algorithm's performance, a comparison between proposed method and the most used method on the rotor machinery was conducted. The experimental results demonstrate that the new approach can enhance and keeps the accuracy of fault detection exactly although the algorithm was applied to various systems.