텔레매틱스 시스템의 기능 중 현실적으로 상품성 있는 기능으로 "차량 원격 진단 기능", "운전 패턴 분석 기능"이 있으며 이를 구현하기 위한 기술로는 차량 신호 인터페이스 기술, 자가 진단 인터페이스 기술, 가속도/자이로 센서 인터페이스 기술, PS 신호 처리 기술, 운전 패턴 분석 기술, 무선통신(CDMA) 처리 기술 등이 사용된다. 이러한 기술을 기반으로 본 논문에서는 차량 주행 중에 자각의 EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG 능에서 진단된 차량의 이상 유무를 실시간으로 분석하고, 운전자 주행 패턴 및 차량 관리에 대한 사항을 점검하여 무선통신(CDMA)을 통해 정보센터로 전송하여 이를 DB화함으로써 효율적 차량 관리 및 운전자 관리가 가능하다. 본 연구는 이러한 차량 원격진단 및 운전 패턴 분석기능을 구현하는 H/W와 S/W를 설계 및 제작하고 실차 시험을 통해 이를 검증한다.
In this work, the possibility to diagnose valve lashes of an automotive diesel engine via cylinder head vibration/noise analysis is studied. First of all the measurement signals and conditions are selected after considering which signals and conditions are most suitable to diagonse valve lashes. Both accelerometer and microphone are used to measure cylinder head accelerations and acoustic pressure due to valve impact on cylinder head. The signals are measured in both cranking and engine firing conditions. Finally, it was found that acceleration signal obtained in engine operating condition is the most reliable signal to diagnose the valve lash condition. The valve closing angle and the peak acceleration due to valve close are chosen to analyze the valve lash condition. The measured cylinder head acceleration signals are statistically tested to derive information which are useful to judge the valve lash. In conclusion, it was found that the developed technique can be one of feasible methods to diagnose the valve conditions while the engine is in operation.
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.
회전기계의 진동해석은 기계의 이상을 미리 판정하여 적절한 유지 보수를 수행하기 위한 지표로 팔용이 가능하다 현재 평택기지에 설치된 고장진단시스템은 LNG펌프의 진동수치가 위험수준에 도달시 기계적 결함부위 진단을 할 수 있다. 본 연구는 Windows NT환경에서 DSP보드를 사용한 자동진단시스템 개발에 대한 것이다. 펌프의 상태진단을 위해 2개의 가속도센서로부터의 속도신호를 해석하고 펌프의 상태에 대한 다양한 그래프를 보여주며 특정 진동값을 일정시간 간격마다 저장하여 펌프의 결함 발생시 운전자가 컴퓨터 모니터에서 전문가 시스템을 활용하여 자동으로 진단하고 경향을 감시함으로써 펌프의 상태를 점검할 수 있다.
As demand for paper cups markedly increases, this has brought about a requirement to develop fast paper cup forming machines. However, the fast manufacturing speed of these machines causes faults to occur more frequently in the final product. To reduce the possibility of producing faulty products, it is necessary to develop technologies to monitor the manufacturing process and diagnose the machine status. In this research, we selected the main driving axis of the forming machine for fault diagnosis. We searched the states of rotational elements related to the driving axis and suggested a fault diagnostic system based on spectrum analysis consisting of a real-time data acquisition device, accelerometers, and a diagnosis algorithm. To evaluate the developed fault diagnostic system, we performed experiments using a test station which resembles the actual paper cup forming machine. As a result, we were able to confirm that the proposed system was sufficiently feasible to diagnose any abnormalities in the operation of the paper cup forming machine.
본 논문에서는 소형 고정익기의 고장 발생시기와 부품 교체시기를 예측하여 유지보수 비용을 절감하고 정비 효율을 높이기 위하여 ANPSD와 PCA, 그리고 GC 방법을 이용하여 조종면의 고장에 대하여 이를 검출하고 위치와 정도를 분리하는 알고리즘을 제안하였다. 이때 ANPSD는 주파수 영역에서의 진동 분석을, PCA는 ANPSD의 중요 정보 추출을, GC는 고장 검출 및 분리 시의 오류 최소화를 위하여 사용되었다. 또한 모형 항공기에 가속도 센서를 부착하여 정상인 경우와 힌지 고장이 발생한 경우에 대하여 실제로 측정한 결과에 이와 같은 알고리즘을 적용한 결과 해당 알고리즘이 고장을 검출하고 분리하는 데에 적합함을 보였으며 제안된 알고리즘을 적용할 경우에 발생 가능한 문제들에 대하여 이를 완화할 수 있는 대응책을 함께 제시하였다.
엘리베이터의 자체점검과 정기검사, 완성검사, 정밀안전검사 등은 엘리베이터 운행을 위한 중요 검사로써 엘리베이터의 성능 및 안정성을 평가하는 기초 자료다. 자체점검 및 안전검사항목에 엘리베이터의 진동에 관한 사항에 대해서는 특별히 명시되어 있지 않으나 진동은 여러 가지 분석 자료를 제공해 줄 수 있는 필수요소로 되어있다. 엘리베이터의 진동을 측정하기 위한 "EVA-625"라는 장비는 컴퓨터로 데이터를 읽어 숙련된 엔지니어에 의해 측정된 값을 분석할 수 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 엘리베이터의 진동을 측정하여 데이터를 송신 받을 수 있는 하드웨어와 시스템 설계 플랫폼 및 개발환경인 LabVIEW의 G 그래픽 프로그래밍 언어를 이용하여 수집되는 데이터를 분석할 수 있는 소프트웨어를 설계하고 구현하였다.
본 연구에서는플랜트 기자재 중 수충격에 취약한 밸브를 대상으로 수충격에 의한 진단결과를 나타내었다. 수충격에 의한 진동 상태를 살펴보기 위하여 진단환경 등을 고려하여 진동측정 센서로 가속도계를 선정했다. 플랜트 기자재의 작동환경을 진단하기 위해 실제 플랜트 송배수 라인의 밸브를 대상으로 수충격 발생 시 발생된 진동데이터를 취득했으며 현장데이터 분석결과 최대 진동변위 P-P 값은 21.40 mm로 나타나 수충격에 인한 밸브 자체 및 파이프 연결구조 및 지지대 안정성에 적지 않은 영향을 미칠 것이라 파악되었다. 또한 현장데이터를 중 일부 데이터를 HIL 시뮬레이터의 작동 데이터로 적용 비교함으로써 수 mm 레벨의 현장데이터의 진동재현성을 확인할 수 있었다. 한편, 이번 진단사례를 통해 향후 높은 수준의 진동 측정을 위해서는 충격 측정범위가 높은 센서의 도입이 필요할 것으로 사료되며 보다 정확한 진동재현을 위해 플랜트 기자재의 구속조건 등을 분석하여 다축 피로 내구 안정성 시험과 가속 수명예측 등에 활용할 예정이다.
철도의 분기기 시스템은 철도에서 가장 중요한 시스템 중 하나로서, 차량의 진로를 설정한다. 분기기 시스템은 철도에서 가장 취약한 시스템 중 하나이며, 건전성을 유지하기 위해서 지속적인 관리가 필요하다. 분기기 진단 시스템은 분기기의 열화 상태를 자동적으로 측정할 수 있다. 분기기 시스템을 진단하기 위해서, 기존의 분기기 점검절차와 분기기에서 나타나는 물리적 특성을 규명하였다. 도출된 측정항목을 이용하여, 적절한 센서들을 선정하고, 영업노선에 설치하여, 데이터를 수집하였다. 본 논문에서는 분기기와 같이 열악한 환경에서 센서의 강건성과 데이터 획득에 대한 잡음 간섭 여부를 판단하였다.
본 논문은 음성진단이나 치료를 위한 기초연구로서, 인체의 진동신호를 측정하여 그 특성을 분석한 것이다. 가진신호는 외부적인 힘이 아닌 자신의 음성이며, 진동과 공진 특성이 강한 모음 '아', '에', '이', '오', '우'를 적용하여 실험하였다. 실험장치로는 마이크로폰과 가속도계 그리고 증폭기를 이용하였으며 컴퓨터에 측정 데이터를 저장하였다. 마이크로폰으로 음성신호를 저장하면서 동시에 가속도계를 이용하여 인체 각 부위에서의 진동신호를 측정하였으며 측정 위치는 머리, 목, 몸체를 일정한 간격으로 나누어 총 63개의 위치로 정하였다. 진동 신호의 측정 위치와 횟수는 사용 목적에 따라 충분히 가변적일 수 있다. 진동 분석을 위한 파라미터는 진동 신호의 크기, 위상, 기본 진동수, 결집음폭대이며, 코히어런스 함수를 이용하여 인체의 진동신호와 음성과의 상관성을 알아보았다. 실험결과, 인체의 위치에 따라 독특한 특징들이 있음을 확인하였으며, 그 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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