• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권2호
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• pp.267-275
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• 2012

본 논문은 정상풍속과 돌발풍속을 수학적으로 모델링하고 풍향에 따라 전달되는 메인축에서의 전달모멘트를 조사하여 기어박스에 전달되는 풍하중의 특성을 파악하였다. 정상풍속은 지상에서 고도가 높아짐에 따라 속도가 증가하게 설정을 하였다. 풍하중에 의해서 메인축으로 전달되는 모멘트의 평균값과 하모닉값을 풍향 입사각을 $-45^{\circ}{\sim}45^{\circ}$로 변화를 주며 특성을 파악하였다. 또한 기어 트레인의 미스 얼라인먼트를 유발시키는 굽힘 모멘트의 특성을 파악하였다. 정상풍속모델에서는 블레이드의 3배수 주파수(3X)로 하는 토크의 가진이 생기며, 바람의 방향이 $+22.5^{\circ}$일 때 수평방향의 굽힘 모멘트가 주축으로 들어가는 토크의 50%수준으로 발생하는데 이는 수평방향으로의 탄성 축 휘임을 유발하여 치가 모서리에서 물림이 발생하게 하는 원인을 제공함을 알 수 있었다. 돌발풍속의 경우, 3X, 6X, 9X를 가진 주파수로 하는 토크의 가진이 바람의 방향이 +방향으로 커질수록 하모닉항의 상대 비율이 증가하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.106-109
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• 2005

산업화와 더불어 자동화의 요구에 따라 여러 분야에서 유도전동기의 응용 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 인버터단의 전류센서에서 실시간 얻어진 전류신호로 부터 대표적인 전기, 기계적인 4가지 고장(Bearing Fault, Broken Rotor bar, Misalignment, Unbalance)을 검출하여 예기치 못한 고장에 대비할 수 있는 실시간 진단 알고리듬을 제시한다. 실시간 진단의 핵심요소인 동기화 방법으로서 Hilbert Transform을 응용하였다. 총 40세트의 정상 모터 데이터를 임의로 선택하여 두 데이터의 차를 이용하여 0에 근사한 정상 모터 뎀플릿 값을 설정하였다. 이를 이용하여 진단 대상 전동기의 고장 유무를 미리 판단하게 된다. 만약 기준치 이상의 오차가 나타나게 되면, 이와 비교하기 위한 미리 수집된 각4가지 고장 전동기의 미소신호 템플릿 데이터와의 유사성을 비교하여 고장의 종류를 표시하며, 고장의 종류가 진단되지 않은 대상은 고장 유무만 표시된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1439-1444
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• 2005

Induction motors are the most commonly used electrical drives because they are rugged, mechanically simple, adaptable to widely different operating conditions, and simple to control. The most common faults in squirrel-cage induction motors are bearing, stator and rotor faults. Surveys conducted by the IEEE and EPRI show that the most common fault in induction motor is bearing failure (${\sim}$40% of failure). Thence, this paper addresses experimental results for diagnosing faults with different rolling element bearing damage via motor current spectral analysis. Rolling element bearings generally consist of two rings, an inner and outer, between which a set of balls or rollers rotate in raceways. We set the experimental test bed to detect the rolling-element bearing misalignment of 3 type induction motors with normal condition bearing system, shaft deflection system by external force and a hole drilled through the outer race of the shaft end bearing of the four pole test motor. This paper takes the initial step of investigating the efficacy of current monitoring for bearing fault detection by incipient bearing failure. The failure modes are reviewed and the characteristics of bearing frequency associated with the physical construction of the bearings are defined. The effects on the stator current spectrum are described and related frequencies are also determined. This is an important result in the formulation of a fault detection scheme that monitors the stator currents. We utilized the FFT, Wavelet analysis and averaging signal pattern by inner product tool to analyze stator current components. The test results clearly illustrate that the stator signature can be used to identify the presence of a bearing fault.