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학술저널
저자정보
이건희 (금오공과대학교) 신백천 (금오공과대학교) 허장욱 (금오공과대학교)
저널정보
한국신뢰성학회 신뢰성응용연구 신뢰성응용연구 제20권 제2호
발행연도
2020.6
수록면
187 - 196 (10page)
DOI
10.33162/JAR.2020.6.20.2.187

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Purpose: Since large hydraulic equipment is subject to high-pressure loads in a short time due to the characteristics of the operating environment, the gear pump tends to malfunction easily. Therefore, to ensure the robustness of the gear pump, improvement activities such as field and line claim are conducted; however, these are not sufficient. Therefore, this paper proposes a failure classification method based on the vibration signal of the gear pump to predict gear pump failure.
Methods: Using the failure mode effects and criticality analysis (FMECA) data of the gear pump, failure due to foreign matter inflow was identified as the most fatal failure factor. To reproduce this scenario, a gear pump test equipment was built. Then, after the addition of the iron oxide powder (Fe₂O₃), vibration data were collected.
Results: To classify the data obtained from the test into failure and normal data, features were extracted using the mel frequency cepstral coefficient (MFCC) of the machine learning technique, and the extracted features were classified of the machine learning technique, and the extracted features were classified using a support vector machine (SVM) technique. The classification results show a high accuracy of 92%.
Conclusion: This method can help determining gear pump failure as an objective indicator, as opposed to being judged by the experience of the equipment operator.
#Gear Pump #Machine Learning #Mel Frequency Cepstral Coefficient #Support Vector Machine #Failure Modes Effects and Criticality Analysis

목차

1. 서론
2. 기어펌프의 고장 분석
3. 기어펌프의 진동 실험
4. 진동 데이터 분석
5. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
W. S. Che / 2010 / The study on the design of gear pump by CFD analysis / Spring Conference of The Korean Society of Automotive Engineers :131~135 google schola K. D. Ki / 2008 / Reliability improvement study of forklift gear pump google schola 김양석 / 2010 / 결함유형별 최적 특징과 Support Vector Machine을 이용한 회전기계 결함 분류 / 대한기계학회논문집 A 34(11):1681~1689 dbpia 김현중 / 2017 / 특징에 따른 기어박스 결함의 진동신호 분석 / 한국소음진동공학회논문집 27(4):419~424 dbpia H. S. Shim / 2017 / Optimization of hydraulic efficiency and suction performance of a centrifugal pump using multi-objective genetic algorithm / Spring Conference of Korean Society for Fluid Machinery :71~72 google schola

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