The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. If rotating machinery has fault, we can detect fault using vibration or noise. But, in diagnosing rotating machinery, the end user who doesn't have expert knowledge needs the help of vibration diagnosis expert. However, vibration diagnosis experts who well satisfy the demand of end user are rare. So, this paper propose a development of the case-based reasoning system for abnormal vibration diagnosis of rotating machinery we construct the past experiences of vibration diagnosis expert into case base and shear the experiences of diagnosis expert with the end user. In this paper, we describe that process of structured system and adapting result of abnormal vibration diagnosis of electric motor.
Many studies for measuring vibration using image signal are suggested. These methods can measure vibration of multi-points simultaneously. However, it has the disadvantage that is very sensitive to an environment. If the measured environment is not good, image signals can be measured including much background noise. So, it is difficult to obtain accurate vibration from the measured image signals. Another problem is that camera imaging has a resolution limit. Because the resolution of the camera image is relatively much lower than that of a data acquisition system, accurate measuring vibration cannot be performed. In this paper, we proposed the enhanced technique for measuring vibration using camera signal. The key word of this paper is a curve fitting. The curve fitting can exactly detect the measurement line of interested object. So, we can measure the vibration in noisy environment. Also, it can overcome the resolution limit.
본 논문에서는 무선광연결에서 편광판을 이용하여 잡음광을 소거하는 방법에 대하여 소개한다. 잡음광을 소거하기 위한 차동검출기에 편광판을 사용하면 잡음소거능력이 향상된다. 또한 유사한 파장을 가진 두 개의 광신호가 공간에 첩되어 혼싱이 발생하는 경우에는 각각의 수신부에 편광판을 서로 수직으로 부착하면 각각의 광신호를 쉽게 분리 검출할 수 있다. 이 방법은 매우 간단하여 사용하기가 쉽다.하기가 쉽다.
This paper describes an analytic method for infrared thermography to detect surface cracks in thin plates. Traditional thermographic method uses the spatial contrast of a thermal field, which is often corrupted by noise in the experiment induced mainly by emissivity variations of target surfaces. This study developed a robust analytic approach to crack detection for thermography using the holomorphic function of a temperature field in thin plate under steady-state thermal conditions. The holomorphic function of a simple temperature field was derived for 2-D heat flow in the plate from Cauchy-Riemann conditions, and applied to define a contour integral that varies depending on the existence and strength of singularity in the domain of integration. It was found that the contour integral at each point of thermal image reduced the noise and temperature variation due to heat conduction, so that it provided a clearer image of the singularity such as cracks.
If a machine has some faults, we can detect them using vibration or noise signals. However some maintenance engineers who don\`t have export knowledge, need the help of vibration experts for diagnosing the machine. In this paper a case based reasoning (CBR) system is developed which is able to manipulate the past experiences of vibration diagnosis experts. In the CBR system, the maintenance engineers can retrieve the information form previous cases which are most similar to new problem s that they can solve new problem using solutions form the previous cases. In this paper, a new case retrieval method of CBR system using Petri net is proposed and also applied to diagnosis for electric motors as a practical problem.
Bearings are elementary machinery component which loads and do rotating motion. Excessive loads or many other reasons can cause incipient faults to be created and grown in each component. Moreover, it happens that incipient faults which were caused by manufacturing or assembling process' errors of the bearings are created. Finding the incipient faults as early as possible is necessary to the bearings in severe condition: high speed or frequently varying load condition, etc. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing fault signal makes periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.
Radar sensors are used for space situational awareness (SSA) to determine collision risk and detect re-entry of space objects. The capability of SSA radar system includes radar sensitivity such as the detectable radar cross-section as a function of range and tracking capability to indicate tracking time and measurement errors. The time duration of the target staying in a range cell is short; therefore, the signal-to-noise ratio cannot be improved through the pulse integration method used in pulse-Doppler signal processing. In this study, a method of improving the signal-to-noise ratio during range migration is presented. The improved detection performance from signal processing gains realized in this study can be used as a basis for comprehensively designing an SSA radar system.
본 논문에서는 액체의 전기 전도도를 저잡음으로 검출하기 위하여 동기복조를 이용하는 전도도 검출기를 설계한다. 이를 위하여 검출기는 반송파 발생기, 전도도 검출 셀, 전류-전압 변환기 및 동기 복조기로 구성하며, 복조기의 대역폭을 조정하여 검출기의 신호 대 잡음비(SNR)를 개선함으로써, 액체의 극미한 전도도도 용이하게 측정할 수 있도록 한다. 이의 응용 예로써, 반도체 공정의 공기감시용 전도도 검출기를 동기복조를 이용하여 설계하며, 실험을 통하여 설계의 타당성을 확인한다. 실험 결과, 검출기는 설계 성능에 부합하는 특성을 나타내므로, 동기복조를 이용한 전도도 검출기는 액체의 극미한 전도도 측정에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
GIS(Gas insulated switching gear) is power equipment with excellent dielectric strength and is economy merit in high confidence and stability. Recently, because equipment of GIS was occurring problem of confidence used for a long time, partial discharge on-line diagnosis systems have been importantly recognized. Partial discharge (PD) detection is an effective means for monitoring and evaluation of dielectric condition of gas insulated system (GIS). The ultra-high-frequency (UHF) PD detection technique can detect and locate the PD sources inside GIS by detecting electromagnetic wave emitted from PD source. Therefore, real-time diagnostic system using UHF detection method has been developed for this application is being expanded gradually. However, the signal of partial discharge occurring in SF6 gas is very weak and susceptible to external noises which mainly consist of PD in air. Thus, it is important to distinguish the PD in SF6 gas more sensitively from the external noises. Unfortunately, these external noise signals and the partial discharge signals have very similar characteristics. Therefore, to solve this problem, we need the signal processing method for distinguish partial discharge signals with external noise signals for improvement of SNR(signal to noise ratio) and sensitivity. In this paper, we proposed internal signal processing method for removing external noise signals with built-in pre.amplifier and frequency conversion circuit.
본 논문에서는 광섬유 커플러를 이용하여 차동 검출기를 구성하고 무선광시스템에서 잡음광 소거에 활용하였다. $1\times2$광섬유 커플러를 이용하여 수신광을 2개로 분리해서 수신하면 동일한 지점의 잡음광을 2개의 포토다이오드에서 동시에 검출하는 효과가 발생한다. 따라서 잡음광의 공간분포의 변화가 심하게 발생하는 환경에서도 2개의 포토다이오드의 위치 차이로 인한 출력 전압의 변동이 나타나지 않아 잡음 소거 효과가 높아진다. 광필터를 사용한 단일의 광검출기에 비하여 광섬유 커플러를 사용한 차동검출기에서 신호대 잡음비를 약 8 dB 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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