Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.04a
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pp.516-522
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2003
Monitoring chattering is also important for realizing an unmanned machining system While many researches were done on this area, it is still a difficult job to detect very small amplitude amount of chattering. A monitoring system using a capacitive spindle displacement sensor was developed to monitor cutting vibration in turning in this research. The variance of the measured spindle displacement signals using the developed sensor was calculated and utilized to quantity the small vibration in machining. The results were compared with variance obtained using a tool dynamometer. The result showed that the developed system could be utilized in monitoring the subtle changes of cutting vibrations with high sensitivity confidence.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1992.10a
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pp.81-86
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1992
원자력발전소 1차 계통 내의 건전성 감시를 위한 설비로는 음향누설 감시계 통(Acoustic Leak Monitoring System: ALMS), 금속파편 감시계통(Loose Parts Monitoring System: LPMS) 및 원자로내부구조물 진동감시계통 (Internals Vibration Monitoring System: IVMS)등이 있다. 현재, 국내의 여 러 원전에는 이들중 일부 계통들이 선택적으로 설치되어 운전중이며, 영광 3,4호기에서는 국내 최초로 이들 3개의 계통을 종합한 핵증기공급계통 건전 성감시계통(Nuclear Steam Supply System Integrity Monitoring System: NIMS)을 설계하였다. 특히, 영광 3,4호기 NIMS에서는 각 계통에 의해 감지 된 1차 계통 내의 이상상태를 하나의 분석컴퓨터(Analysis Computer)를 사 용하여 해석하는 종합결함 탐지해석 기법을 도입하였다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.5
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pp.25-32
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1995
In highly automated milling process, in-process monitoring of the malfunction is indispensable to ensure efficient cutting operation. Among many malfunctions in milling process, chatter vibration deteriorates surface finish, tool life and productivity. In this study, the monitoring system of chatter vibration for face milling process is proposed and experimentally estimated. The monitoring system employs two types of sensor such as cutting force and acceleration in sensory detection state. The RMS value and band frequency energy of the sensor signals are extracted in time domain for the input patterns of neural network to reduce time delay in signal processing state. The resultes of experimental evaluation show that the system works well over a wide range of cutting conditions.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.11
no.5
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pp.108-122
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2001
As bridge design is advancing toward the performance-based design. it becomes increasingly important to monitor and re-evaluate the long-term structural performance of bridges. Such information is essential in developing performance criteria for design. In this research. sensor systems for long-term structural performance monitoring have been installed on two highway bridges. Pre1iminary vibration measurement and data analysis have been performed on these instrumented bridges. On one bridge, ambient vibration data have been collected. based on which natural frequencies and mode shapes have been extracted using various methods and compared with those obtained by the preliminary finite element analysis. On the other bridge, braking and bumping vibration tests have been carried out using a water truck In addition to ambient vibration tests. Natural frequencies and mode shapes have been derived and the results by the breaking and bumping vibration tests have been compared. For the development of a three dimensional baseline finite element model, the new methodology using a neural network is proposed. The proposed one have been verified and applied to develop the baseline model of the bridge.
In this work a method to detect the vibrational peak and to decide the vibrational mode of detected peak for core internal vibration monitoring system which is particularly concerned on the core support barrel (CSB) and fuel assemblies is developed. Flow induced vibration and aging process in the reactor internals cause unsoundness of the internal structure. In order to monitor the vibrational status of core internal, signals from the ex-core neutron detectors are transformed into frequency domain. By analyzing transformed frequency domain signal, an analyst can acquire the information on the vibrational characteristics of the structures, i.e., vibration frequencies of each component, vibrational level, modes of vibration, and the causes of the abnormal vibration, if any. This study is focused on the development of the automated monitoring system. Several methods are surveyed to define the peaks in power spectrum and fuzzy theory is used to automatic detection of the vibrational peaks. Fuzzy algorithm is adopted to define the modes of vibration using the peak values from fuzzy peak recognition, phase spectrum, and coherence spectrum.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.32
no.7
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pp.611-617
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2015
In the development of a vibration-based condition monitoring system in gearbox, one of the most important research topics is a quantitative analysis and test of the effect of gear damage on vibration of gearbox. This paper presents the evaluation result of vibration condition indicator according to the gear tooth damage through the vibration test of gearbox. The dynamic load test was performed with high speed railway (KTX)'s gearbox. The vibration of gearbox was measured according to a rotational speed change with the common gear fault modes, such as pitting and tooth breakage. The characteristics and the possibility of applying of vibration condition indicator on condition monitoring system were analyzed. As a result, the value of most condition indicator is gradually increased with the severity of gear faults. The NA6 indicator shows a low variation with the rotational speed change and high sensitivity in accordance with the gear fault.
We propose an electrically self-reliant structural health monitoring (SHM) system that is able to wirelessly transmit sensing data using electrical power generated by vibration without the need for additional external power sources. The provision of reliable electricity to wireless SHM systems is a highly important issue that has often been ignored, and to expand the applicability of various wireless SHM innovations, it will be necessary to develop comprehensive wireless SHM devices including stable electricity sources. In light of this need, we propose a new, highly efficient vibration-powered generator based on a tuned-mass-damper (TMD) mechanism that is quite suitable for vibration-based SHM. The charging time of the TMD generator is shorter than that of conventional generators based on the impedance matching method, and the proposed TMD generator can harvest 16 times the amount of energy that a conventional generator can. The charging time of an SHM wireless transmitter is quantitatively formulated. We conduct wireless monitoring experiments to validate a wireless SHM system composed of a self-reliant SHM and a vibration-powered TMD generator.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2012.10a
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pp.388-393
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2012
Vibration condition monitoring at low rotational speeds is still a challenge. Acoustic emission (AE) is the most used technique when dealing with low speed bearings. At low rotational speeds, the energy induced from surface contact between raceway and rolling elements is very weak and sometimes buried by interference frequencies. This kind of issue is difficult to solve using vibration monitoring. Therefore some researchers utilize artificial damage on inner race or outer race to simplify the case. This paper presents vibration signal analysis of low speed slewing bearings running at a low rotational speed of 15 rpm. The natural damage data from industrial practice is used. The fault frequencies of bearings are difficult to identify using a power spectrum. Therefore the relatively improved method of empirical mode decomposition (EMD), ensemble EMD (EEMD) is employed. The result is can detect the fault frequencies when the FFT fail to do it.
Jeon, Min Gyu;Doh, Deog Hee;Kim, Ue Kan;Kim, Kang Ki
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.10
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pp.1275-1280
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2014
In this study, the performance of a real-time micro telescopic monitoring system is evaluated, in which an artificial neural network is adopted for the diagnoses of vibratory bodies, such as solid piping system or machinery. The structural vibration was measured by a non-contact remote sensing method, in which images of a high-speed high-definition camera were used. The structural vibration data that can be obtained by the PIV (particle image velocimetry) technique were used for training the neural network. The structures of the neural network are dynamically changed and their performances are evaluated for the constructed diagnosis system. Optimized structures of the neural network are proposed for real-time diagnosis for the piping system. It was experimentally verified that the performances of the neural network used for real-time monitoring are influenced by the types of the vibration data, such as minimum, maximum and average values of the vibration data. It concludes that the time-mean values are most appropriate for monitoring the piping system.
The vibration of reactor internals should be monitored and diagnosed for the early detection of the failure of reactor pressure vessel. This can be performed by analyzing the time-history signals from the excore neutron flux detertors. The conventional method is an on-demand system which generates power spectra through Fast Fourier Transform(FFT) algorithm. The operator can make his own decision to detect abnormal vibration using these spectra. This post- processing method, however, requires special expertise in the reactor noise analysis and signal processing for random data. It may mislead the operator into erroneous decision-making, if he is a novice in reactor noise analysis. Hence this study is focused on the automated monitoring and diagnosis procedure for the reactor noise analysis, especially on the Fuzzy algorithm to recognize the pattern of the vibration of Core Suport Barrel. The excore neutron signals of Yonggwang Nuclear Power Plant unit 3 is acquired and analyzed using conventional FFT spectra and tested to adopt the Fuzzy method. An Automated Monitoring and Diagnosis System for CSB Vibration using this Fuzzy method is proposed. Furthermore, vibration data for CSB of Youggwang Nnclear Power Plant unit 3 is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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