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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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Korean Society for Precision Engineering International Journal of Precision Engineering and Manufacturing International Journal of Precision Engineering and Manufacturing Vol.7 No.3
발행연도
2006.7
수록면
14 - 17 (4page)

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To diagnosis abnormal compressor conditions in an air-conditioner, the acoustic emission (AE) signal, which is derived from wear condition, compressed air, and assembly error, was analyzed experimentally. Burst and continuous type AE signals resulted from metal contact and compressed air, and the raw AE signal of compressors was acquired in the production line. After extracting samples using wave forms, the Early Life Test (ELT) was conducted and the waveform was classified as normal or abnormal. Efficient parameters in the waveform pattern were investigated in time and frequency domains and a diagnosis algorithm for air-conditioners using Neural Network estimation is suggested.
#AE raw signal #Air-conditioning #Rotary compressor #Wear #Neural network #Diagnosis

목차

1. Introduction
2. Experimental method and setup
3. Experimental results and discussion
4. Conclusions
REFERENCES

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