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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 332 - 342 (11page)
- DOI
- 10.33162/JAR.2020.12.20.4.332
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Purpose: The harsh operating conditions of unmanned aerial vehicles cause crack propagation in the gear teeth in the actuator, which eventually leads to breakdown. For the prevention of service delays or failure because of crack propagation, a diagnostic process based on the built-in and add-on sensors’ signals is proposed for the planetary gearbox of unmanned aerial vehicles.
Methods: A planetary gearbox test rig is constructed, and the motor current, the position and vibration signals are acquired for the normal and crack-induced states. Features representing the health state are extracted and selected by using a suitable performance measure. Subsequently, the K-Nearest Neighbor algorithm is applied to the selected features, from which the classifications of the normal and fault states are performed.
Results: Among the acquired signals, the vibration signal obtained from add-on sensor showed better performance (100%, J₃ = 46.6) than the motor current (88.7%, J₃ = 3.89) and angular position (100%, J₃ = 5.88) acquired from the built-in sensor. In the features of the vibration signal, those in the frequency band with strong energy concentration showed outstanding separability.
Conclusion: The proposed method successfully classifies the fault from the normal in the planetary gearbox in the basis of the frequency-domain features of the vibration signal.
Methods: A planetary gearbox test rig is constructed, and the motor current, the position and vibration signals are acquired for the normal and crack-induced states. Features representing the health state are extracted and selected by using a suitable performance measure. Subsequently, the K-Nearest Neighbor algorithm is applied to the selected features, from which the classifications of the normal and fault states are performed.
Results: Among the acquired signals, the vibration signal obtained from add-on sensor showed better performance (100%, J₃ = 46.6) than the motor current (88.7%, J₃ = 3.89) and angular position (100%, J₃ = 5.88) acquired from the built-in sensor. In the features of the vibration signal, those in the frequency band with strong energy concentration showed outstanding separability.
Conclusion: The proposed method successfully classifies the fault from the normal in the planetary gearbox in the basis of the frequency-domain features of the vibration signal.
목차
1. 서론
2. 본론
3. 유성 감속기 고장진단
4. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
황원준 / 2019 / 무인기의 발전과 안보 딜레마 가능성 분석 / 전략연구 26(3):59~101
F. Xiang / 2011 / The failure mode analysis of motion mechanism for airbus A320 flap / 2011 Int. Conf. on Qual., Rel., Risk, Maintenance, and Saf. Eng. :64~66
X. Liang / 2015 / Vibration sig- nal modeling of a planetary gear set for tooth crack detection / Eng. Fail. Anal. 48:185~200
J. Park / 2016 / Model-based fault diagnosis of a planetary gear : A novel approach using transmission error / IEEE Trans. Reliab 65(4):1830~1841
P. D. McFadden / 1991 / A technique for calculating the time domain averages of the vibration of the individual planet gears and the sun gear in an epicyclic gearbox / J. Sound Vib 144(1):163~172
F. Xiang / 2011 / The failure mode analysis of motion mechanism for airbus A320 flap / 2011 Int. Conf. on Qual., Rel., Risk, Maintenance, and Saf. Eng. :64~66
X. Liang / 2015 / Vibration sig- nal modeling of a planetary gear set for tooth crack detection / Eng. Fail. Anal. 48:185~200
J. Park / 2016 / Model-based fault diagnosis of a planetary gear : A novel approach using transmission error / IEEE Trans. Reliab 65(4):1830~1841
P. D. McFadden / 1991 / A technique for calculating the time domain averages of the vibration of the individual planet gears and the sun gear in an epicyclic gearbox / J. Sound Vib 144(1):163~172
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