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한국동력기계공학회 한국동력기계공학회 학술대회 논문집 2004年度 秋季學術大會 論文集
발행연도
2004.12
수록면
123 - 129 (7page)

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많은 기계에서 전달 매체에 의한 원래 신호의 감쇠와 노이즈로 인해 결함을 미리 발견하기 어렵다. 적응 필터와 고차 통계를 이용한 진보된 신호처리기술이 기계 표면에서 측정된 신호로부터 원래의 신호를 추출하는데 사용되었다. 이 논문에서는 고유벡터 알고리듬을 이용한 Blind Deconvolution 기술이 측정된 신호로부터 결함 베어링 신호를 복원하는데 이용되었다. 결함 신호는 다양한 노이즈를 포함하고 있다. 신호와 노이즈 비율은 초기 신호를 발견하는데 이 기술의 효율을 결정하고 필터의 최적의 길이를 결정하는데 이용되었다. 결과로부터 이 기술이 0.21과 같이 낮은 신호 대 노이즈 비율에서 원래의 신호를 결정하는데 효과적이라는 나타낸다. 그러나 상대적으로 큰 필터 길이가 요구된다.
#Rolling element bearing(구름 요소 베어링) #Condition monitoring(상태감식) #Blind deconvolution #Crest factor(파고율) #Signal processing(신호처리) #Vibration detection(진동감시)

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. BLIND DECONVOLUTION THEORY
3. SIMULATION STUDY
4. APPLICATIONS
5. SIMULATION TEST
6. RESULT AND DISCUSSION
7. CONCLUSION
REFERENCES

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