The condition assessment of engineering systems has increased in importance because the manpower needed to operate and supervise various plants has been reduced. Especially, induction motors are at the core of most engineering processes, and there is an indispensable need to monitor their health and performance. So detection and diagnosis of motor faults is a base to improve efficiency of the industrial plant. In this paper, a model-based fault detection system is developed for induction motors, using steady state vibration signals. Early various fault detection systems using vibration signals are a trivial method and those methods are prone to have missed fault or false alarms. The suggested motor fault detection system was developed using a model-based reference value. The stationary signal had been extracted from the non-stationary signal using a data segmentation method. The signal processing method applied in this research is FFT. A reference model with spectra signal is developed and then the residuals of the vibration signal are generated. The ratio of RMS values of vibration residuals is proposed as a fault indicator for detecting faults. The developed fault detection system is tested on 800 hp motor and it is shown to be effective for detecting faults in the air-gap eccentricities and broken rotor bars. The suggested system is shown to be effective for reducing missed faults and false alarms. Moreover, the suggested system has advantages in the automation of fault detection algorithms in a random signal system, and the reference model is not complicated.
Objective: To investigate the effect of short-term vibration frequencies on muscle force generation capabilities. Method: Six healthy participants were recruited for this study and only their dominant leg was tested. The subjects were tested under five conditions of vibration frequencies with constant amplitude: 0 Hz (no vibration), 30 Hz, 60 Hz, and 90 Hz, and the vibration amplitude was 10 mm for all frequency conditions. The vibration was applied to the rectus femoris (RF). The subjects were then instructed to maintain a steady-state isometric knee joint torque (100 Nm) for the first 6 s. After the steady-state torque production, the subjects were required to produce isometric knee joint torque by leg extension as hard as possible with a start signal within the next 3 s. The vibration was applied for ~4 s starting from 1 s before initiation of the change in the steady-state knee joint torque. Results: The results showed that the maximum voluntary torque (MVT) of the knee joint increased with the vibration frequencies. On average, the MVTs were 756.47 Nm for 0 Hz (no vibration) and 809.61 Nm for 90 Hz. There was a significant positive correlation (r = 0.71) between the MVTs and integrated electromyograms (iEMGs). Further, the co-contraction indices (CCIs) were computed, which represent the ratio of the iEMGs of the antagonist muscle to the iEMGs of all involved muscles. There was a significant negative correlation (r = 0.62) between the CCIs and MVTs, which was accompanied by a significant positive correlation (r = 0.69) between the iEMGs of the vibrated muscle (RF). There was no significant correlation between the MVTs and iEMGs of the antagonist muscle. Conclusion: The results of this study suggest that the short-term vibration on the muscle increases the level of muscle activation possibly owing to the increased Ia afferent activities, which enhances the muscle force generation capability.
Recently, mixers are being widely used in the water purification plant in order to increase the filtration efficiency. It has been found that a severe vibration was being felt on a upper structure of a mixer facility during steady state operation. The cause of the excessive vibration of the structure to which the mixer's shaft is supported has been evaluated through modal analysis on the shaft and vibration measurements during operation. The fundamental natural frequency of the mixer's shaft is found to be around 1.8 Hz and the main vibratory frequency around 30 Hz. It has been tuned out that the main vibratory frequency, 30 Hz is coincident with the fundamental holding frequency of the upper structure, and that the acceleration signal of the upper structure and the displacement signal of the mixer's shaft showed highly coherent to each other. Accordingly, it reveals that the main cause of the excessive vibration is due not to the mixer's vibration but to the natural frequency of the upper structure excited by flow turbulence.
This paper examines the dynamic characteristics of a human carpal muscle through theoretical analysis and experiment. The carpal muscle was modeled as a 1-DOF vibration system and vibration response due to a ramp function force was calculated. The electromyogram signal corresponding to the muscle excitation force was measured, and the excitation force function of an envelope curve from the electromyogram signal was extracted. The ramp input function of electrical stimulation to the carpal muscle was applied by using a device for functional electrical stimulation, and the angular displacements corresponding to steady state response were measured. Theoretical calculations of the vibration response displacements were compared with the experimental results of the angular displacements, and have shown a good agreement with the result that is linearly proportional to the excitation force magnitude. As a result, the relationship between the input current of the electrical stimulation and the excitation force magnitude was inferred. The result was shown that it can be applied to develop rehabilitation training devices.
The development of techniques in diagnosing the state of the system is one of the essential tools in establishing the automation and unmanned manufacturing system for the realization of CIM/FMS in the fields. In this paper, we developed various diagnostic schemes for the journal bearing supported rotor system. Up to now, vibration of the shaft, measurement of the displacement and the temperature have been used for diagnostic tools, however, the statistical features only could not differentiate the state from states. Thus, we identified the sensor data f3r the steady state in the signal processing and then applied the fuzzy c-mean technology to cope with the nonlinear characteristics of the system. This will, in return, establish a possible diagnostic system for the rotor system in the fields.
Adaptive feed forward control algorithms based largely upon LMS approach have developed in recent two decades, and they have been widely applied to practical sound and vibration control problems in the case of the reference signal is available. Feedforward control can be applied only when reference signals can be measured or regenerated, while feedback controllers are used to reduce; sound and vibration when reference signals are not available. In recent years, hybrid control schemes in which adaptive feed forward controllers are combined with feedback ones have been studied based on simulations and experiments. The results have shown that the hybrid control may have better control performances in convergence speed and steady state error than the single control schemes. Hybrid control has the advantages of improving stability and performance as well as the disturbance rejection property. However, little effort has been made to the analysis or interpretation of hybrid control systems. In this study, we discussed the feedback controller effects on the stability of feed forward control algorithm in the presence of uncertain error path and a simple example showed that a stable feedback controller could make the feedforward controller unstable. A design criterion of feedback controllers is proposed in order to guarantee the stability of feedforward algorithms in the presence of error paths with uncertainties.
This study presents the active noise control of duct noise. The duct was excited by a steady-state harmonic and white noise force and the control was performed by one control speaker attached to surface of the duct. An adaptive controller based on filtered x LMS(FXLMS) algorithm was used and controller was defined by minimizing the square of the response of the error microphone. The assemble controller, which is called a hybrid ANC(active noise control) system, was combined with feedforward and feedback controller. The feedforward ANC attenuates primary noise that is correlated with the reference signal, while the feedback ANC cancels the narrowband components of the primary noise that are not observed by the reference sensor. Furthermore, in many ANC applications, the periodic components of noise are the most intense and the feedback ANC system has the effect of reducing the spectral peaks of the primary noise, thus easing the burden of the feedforward ANC filter.
This paper demonstrates the validity of spectral element analysis for modeling the high-frequency dynamic behaviors of a beam with a surface-bonded piezoelectric wafer through a laboratory test. In the spectral element analysis, the high-frequency electro-mechanical interaction can be considered properly with relatively low computational cost compared to the finite element analysis. In the verification test, a cantilever beam with a surface-bonded piezoelectric wafer is forced to be in steady-state motion by exerting the harmonic driving voltage signal on the piezoelectric wafer. A laser scanning vibrometer is used to obtain the overall dynamic responses of the structure such as resonance frequencies, the associated mode shapes, and frequency response functions up to 20 kHz. Then, these dynamic responses from the test are compared to those computed by the spectral element analysis. A two-dimensional finite analysis is conducted to obtain the asymptotic solutions for the comparison purpose as well.
The condition monitoring of rotating machinery such as turbines, pumps and compressors, determine what repairs are needed to avoid shutdown and disassembly of the machine in an industrial plant Many diagnosis methods have been developed for use when the machine is running at steady state, the stationary condition. But much information can be gained about a rotor's condition during non-stationary conditions such as run-up and run-down. Order tracking analysis is a powerful tool for analyzing the condition of a rotating machine when its speed changes over time. Powerful OTA using digital signal processing has some advantages(cheap hardware, the powerful methods, the accurate post processing) and also some disadvantages(calculation time, high speed sampling). New OTA tool based on the chirplet transform is similar to the short time Fourier transform. But, it has good resolution at high speed like other OTA methods based STFT and more resolution for constant frequency components than re-sampling OTA.
As the induction motor is the core production equipment of the industry, it is necessary to construct a fault prediction and diagnosis system through continuous monitoring. Many researches have been conducted on motor fault diagnosis algorithm based on signal processing techniques using Fourier transform, neural networks, and fuzzy inference techniques. In this paper, we propose a fault diagnosis method of induction motor using LPC and DNN. To evaluate the performance of the proposed method, the fault diagnosis was carried out using the vibration data of the induction motor in steady state and simulated various fault conditions. Experimental results show that the learning time of our proposed method and the conventional spectrum+DNN method is 139 seconds and 974 seconds each executed on the experimental PC, and our method reduces execution time by 1/8 compared with conventional method. And the success rate of the proposed method is 98.08%, which is similar to 99.54% of the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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