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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김수지 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
1,557 - 1,560 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

저속 베어링을 위한 공진형 및 광대역형 음향방출센서 진단 성능 비교
김수지 ,  윤병동 대한기계학회 춘추학술대회 2019.11 학술대회자료

2018

다양한 속도 조건 하에서 진동센서와 음향방출센서의 구름 베어링 고장 진단 성능 비교
김수지 ,  윤병동 대한기계학회 춘추학술대회 2018.12 학술대회자료
음향 방출 센서를 이용한 저속 구름 베어링 고장 진단
김수지 ,  박종민 ,  윤병동 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2018.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Rolling element bearing is essential mechanical components in the operation of the rotating system. The failure of the rolling element bearing leads to a stop of the entire rotating system. Therefore, there have been many researches to monitor and diagnose the condition of bearings. In the process of condition monitoring, the rotational speed of the bearings is one of the most important operating conditions. As the speed of rotation decreases, the energy and dynamic characteristics generated by the bearing are weakened. This makes it difficult to apply the conventional diagnosis techniques using the shaft rotation frequency and bearing characteristic frequency. In this case, it is common attempt to use acoustic emission sensors instead of accelerometer for low-speed bearing condition monitoring.
In this research, we compare the diagnostic performance of vibration and acoustic emission sensors under various RPM conditions. High-Frequency Resonance Technique (HFRT), which is the most representative method to diagnose bearing failure using vibration signal, are used. Also, the diagnostic parameters for acoustic emission sensored signal are extracted from the raw signal by using several signal processing techniques. Through this study, we could suggest a guide for diagnostic transducer selection under various rotational speed.
#Rolling Element Bearing(구름 베어링) #Fault Diagnosis(고장 진단) #Acoustic Emission Sensor(음향 방출 센서) #Vibration Sensor(진동 센서) #Health Monitoring(건전성 모니터링)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 데이터 계측
3. 신호처리 및 데이터 분석
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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