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한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제21권 제3호
발행연도
2011.3
수록면
199 - 205 (7page)

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2009

열간압연설비의 고장 에지를 위한 프레임워크 구축
손종덕 ,  심민찬 ,  양보석 외 1명 한국동력기계공학회 학술대회 논문집 2009.06 학술대회자료

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This paper proposes a framework to predict the mechanical fault of hot rolling mill system (HRMS). The optimum process of HRMS is usually identified by the rotating velocity of working roll. Therefore, observing the velocity of working roll is relevant to early know the HRMS condition. In this paper, we propose the framework which consists of two methods namely spectrum matrix which related to case-based fast Fourier transform(FFT) analysis, and three dimensional condition monitoring based on novel visualization. Validation of the proposed method has been conducted using vibration data acquired from HRMS by accelerometer sensors. The acquired data was also tested by developed software referred as hot rolling mill facility analysis module. The result is plausible and promising, and the developed software will be enhanced to be capable in prediction of remaining useful life of HRMS.
#결함 가시화 #상태기반정비 #열간 압연기 #프레임워크 #Condition-based Maintenance #Fault Visualization #Framework #Hot Rolling Mill

목차

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참고문헌 (10)

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1. [학술지(정기간행물)] - Cowling, P. / 2003 / A Flexible Decision Support System for Steel Hot Rolling Mill Scheduling / Computers & Industrial Engineering 45 (2) : 307 ~ 321 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Manabu, K / 2008 / Databased Process Monitoring, Process Control, and Quality Improvement: Recent Developments and Applications in Steel Industry / Computers and Chemical Engineering 32 (1) : 12 ~ 24 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Heng, A. / 2009 / Rotating Machinery Prognostics: State of the Art, Challenges and Opportunities / Mechanical Systems and Signal Processing 23 (3) : 724 ~ 739 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Tran, V. T / 2009 / Fault diagnosis of induction motor based on decision trees and adaptive neuro-fuzzy inference / EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS 36 (2) : 1840 ~ 1849 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Jardine, A. K. S. / 2006 / A Review on Machinery Diagnostics and Prognostics Implementing Condition-based Maintenance / Mechanical Systems and Signal Processing 20 (7) : 1483 ~ 1510 google schola

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