With the wide use of mobile phones, a paging signal by a sound transducer acts as an environmental noise on many occasions, thus necessitating an alternative paging signal by a vibration motor. Conventional vibration motors employ three-phase windings with mechanical brushes for commutation. In this paper, a new one-phase brushless and sensorless vibration motor is introduced utilizing digital signal processor chips in cell-phones. For electromagnetic field analysis, two-dimensional modeling can be implemented to determine the back electromotive force using axisymmetric boundary conditions. Geometric design parameters, such as coil pitch and magnet pitch. are considered for performance optimization. Through the experiments, it is shown that the proposed design has the equivalent performance with reduced number of parts, thus enhancing manufacturing productivity and reducing manufacturing cost.
The characteristics of vibration and sound signals which occurs at the driving system of electric train are investigated in this study since the vibration of driving system is one of the main sources of vibration and sound in electric train. The vibration signals are changed its signal patterns during the transmission from the source to passengers due to noise or several unknown factors. To avoid the complexity of actual signals of electric train, signals from experimental apparatus of motor/gear driving system are analyzed to find the appropriate method of analysis and to characterize the signal patterns. The used methods are waterfall diagram, transfer function and modal analysis. The results shows that the vibration signals are usually originated from motor bearing and gear meshing and these signals are transmitted to bottom or bogie. Also, the sound signal is similar to the vibration of bottom or bogie, but it is not so clear to figure out the source of vibration.
This paper is proposed that in-output Digital module is acquired a vibration signal of a rotating machinery by Data Acquisition System. The module is designed to get ride of nose through low pass filter on the vibration signal from sensors and set the gain value for being able to sampling AC to DC, and also the sampled data by sampler and the conversed data by DIP/FPGA is supplied to the analyzer for analysis at a software tool. The DIP(Digital Signal Processor) of the Digital input/output Board makes Average voltage, Peak to Peak voltage, RMS(Root Mean Square) and Gap voltage, also FFT(Fast Fourier Transform) for rotating vibration diagnosis.
회전하는 기계시스템에서는 일반적으로 시변 진동신호가 발생되며, 회전기에 고장이 있는 경우 이 신호에 잡음이 포함된다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 시변 진동신호를 분해하기 위한 적응예측기와 이진트리구조 필터뱅크로 구성되는 시스템을 제안한다. 그리고 이 시스템에서 분석된 진동신호 결과를 회전기 고장진단에 활용할 수 있음을 보인다. 제안 시스템 적응 예측기는 주기신호성분을 예측하며, 필터뱅크 시스템에서는 입력신호와 예측된 주기신호와의 차 신호를 부밴드 대역으로 분해한다. 각 부밴드 신호에는 고장에 따른 잡음 신호성분이 포함되므로, 이를 이용 회전기의 고장진단이 가능하다. 제안한 신동신호분석 방법의 타당성을 시뮬레이션에서 보이며, 시뮬레이션에서는 주기신호 성분이 제거된 진동신호를 32 부밴드로 분해하여 고장관련 신호 특성을 분석한다.
The vibration signals of driving parts of electric train are distorted its signal patterns due to the impact components, which occurs when wheel passes rail joints. An elimination method of the impact components is investigated using adaptive signal processing technique in this study The result shows that adaptive interference canceling method seems to be more effective than line enhancement technique. The application of adaptive interference canceling method to the signal measured at bogie shows that the extractions of the signals of driving parts of traction motor, reduction gear, and axle bearing are successful. Therefore, only the signals of bogie, which is the place to attach an accelerometer easily, is sufficient for the fault diagnosis and the safety evaluation of electric train. Also, adaptive interference canceling method can be applicable to evaluate the performance of vibration isolation between bogie and car body and to investigate the characteristics of indoor sound.
Vibrations of a fan are often generated by mechanical unbalance magnetic force and air flow. These vibrations depend on the design of a fan the machining accuracy of each element and assembled conditions. An experimental study is carried out to reduce the vibration and noise of an industrial fan in this paper. In order to identify the vibration sources of a fan the signal analysis and system analysis are performed, It is shown that the industrial fan studied in this paper has a natural frequency at 144 Hz and resonance occurs when the running speed of the fan is 1750 rpm. The results may be helpful to design a fan with low vibration and noise.
Rubbing and misalignment are the most usual faults that occurs in rotating machinery and with them severe effect on power plant availability. Especially blade rubbing is hard to detect on FFT spectrum using the vibration signal. In this paper, the possibility of feature analysis of vibration signal is confirmed under blade rubbing and misalignment condition. And the lab-scale rotor test device provides the blade rubbing and shaft misalignment modes. Feature selection based on GA (genetic algorithm) is processed by the extracted feature of the time domain. Then, classification of the features is analyzed by using SVM (support vector machine) which is one of the machine learning algorithm. The results of features selection based on GA compared with those based on PCA (principal component analysis). According to the results, the possibility of feature analysis is confirmed. Therefore, blade rubbing and shaft misalignment can be diagnosed by feature of vibration signal.
This paper describes developement of on-line system for vibration signal analysis. In the power system, the main reason of transformer fault is due to a large amount of current by a short-circuit and a ground-fault. The electromagnetic force caused by fault-current deforms transformer windings and results in vibration pattern change. Therefore if the continuous on-line vibration monitoring on transformer is performed, an incipient failure can be detected. The developed system is composed of data acquisition devices, user interface program, signal processing program, diagnosis and trend analysis program, self diagnosis program and communication program.
The stress analysis of the pipeline is required in any kind of plant for its safe operation. For this, the displacement vibration data measured at many locations of the pipeline should be provided. In reality, the installation of the non-contact type displacement sensors such as laser displacement sensors or eddy current type proximity sensors in a narrow and confined region in the vicinity of the pipeline is almost impracticable. In this work, the general purpose piezo-ceramic accelerometers were attached on the measuring points on the pipeline and the acceleration vibration signal was acquired. The measured acceleration signal was low pass filtered and then downsampled. The resulting acceleration signal was transformed into both the time-domain and frequency-domain displacement signal utilizing the fast Fourier transform techniques. All the procedures are presented in detail. It is demonstrated that the measurement of the pipeline acceleration by using contact type accelerometers can be made for the purpose of providing the required displacement data for the stress analysis of the pipeline.
When a vibration data for a rotating machine such as a pump or a compressor is concerned, the frequency fluctuation of the energy contents at an instant time may provide useful information on understanding the vibration characteristics of the rotating machinery, rather than the averaged energy distribution along the frequency axis. Especially, when a periodic signal has different spectral contents, the approach to use the averaged frequency distribution, called the normal frequency analysis, may not be appropriate to extract vibration source characteristics of the structure. This paper introduces a way to analyze the signal based on an instant time. In order to evaluate the performance of the various approach, the investigatation compares three different algorithms which are frequently implemented in the instantaneous frequency analysis. Also for the noise effect embodied in the true signal, various cases for different SN ratio have been examined. The result shows that the noise level is crucial to evalute the instantaneous frequency analysis. In order to implement the instantaneous frequency analysis, the extraction of the relevant information from the measured signal should have the high S/N ratio, i, e., 40 dB or above.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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