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학술저널
저자정보
신기홍 (Andong National University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제27권 제7호(통권 239호)
발행연도
2017.12
수록면
915 - 923 (9page)
DOI
10.5050/KSNVE.2017.27.7.915

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Many machinery diagnosis methods and strategies utilizing measured vibration signals have been developed greatly over the last a few decades and used as a key element in the area of condition-based maintenance (CBM). Most of these sophisticated diagnosis methods focus on appropriate feature extraction from the measured signals in the time, frequency, and time-frequency domains, and generally require engineers to have specific knowledge of the method. However, it is often the case that field engineers are not well trained to apply these methods appropriately. Instead, they often want to know whether a machine under observation needs a further special inspection or not. In this paper, a few damage indexes are suggested for field engineers to determine easily whether the machinery under evaluation needs a further detailed examination. The proposed indexes are easy to interpret without requiring special knowledge. An example of using these indexes is demonstrated by applying to a large centrifugal compressor.
#Damage Index(손상지수) #Condition Monitoring(상태감시) #Rotating Machinery(회전기계) #Centrifugal Compressor(원심압축기) #Vibration Signal(진동신호)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 회전기계의 상태감시를 위한 손상지수
3. 대형압축기에 적용 사례
4. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Fassois, S. D. and Sakerllariou, J. S., 2007, Time-series Methods for Fault Detection and Identification in Vibrating Structures, Philosophical Transactions of the Royal Society A., Vol. 365, No. 1851, pp. 411~448. Jardine, A. K. S., Lin, D. and Banjevic, D., 2006, A Review on Machinery Diagnostics and Prognostics Implementing Condition-based Maintenance, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 20, No. 7, pp. 1483~1510. Feng, Z., Liang, M. and Chu, F., 2013, Recent Advances in Time-frequency Analysis Methods for Machinery Fault Diagnosis: A Review with Application Examples, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 38, No. 1, pp. 165~205. Jayaswal, P., Wadhwani, A. K. and Mulchandani, K. B., 2008, Machine Fault Signature Analysis, International Journal of Rotating Machinery, Vol. 2008, Article ID 583982, 10 pages. Peng, Y., Dong, M. and Zuo, M. J., 2010, Current Status of Machine Prognostics in Condition-based Maintenance: a Review, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 50, No. 1-4, pp. 297~313.

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