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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 758 - 766 (9page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.12.758
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최근 현대산업의 발전과 더불어 기계의 사용은 더욱 증가하였고, 기계의 예상치 못한 고장은 공정 및 생산 중단으로 이어지기 때문에 정확하고 신속한 상태 진단은 중요한 요소로 부각되고 있다. 전체 기계의 약 90%가 유도 전동기, 즉 회전기계로 구성되기 때문에 회전기계에 대한 고장 진단(fault diagnosis)은 특히 중요하다. 일반적으로 회전기계의 고장은 오정렬, 불균형, 균열 등 기계적 결함에 의한 고장의 비율이 가장 크고, 진동 및 소음의 형태로 나타난다. 본 논문에서는 실제 운영 중인 회전기계에 대한 1D 해석모델을 구축하였으며, 회전축 축편심 및 각편심, 불균형 고장 조건에 대한 로터 다이나믹스(rotor dynamics) 시뮬레이션을 수행하였다. 주파수 스펙트럼 분석을 통해 고장 원인 별 진동특성을 분석하였으며, 고장 원인에 따라 특정 주파수에서 진폭이 증가됨을 확인하였다. 제안된 로터 다이나믹스 시뮬레이션 시스템은 이상 진동 데이터가 없는 회전기계 구축 초기단계에서 고장 상태의 진동 특성을 구축하고, 이를 통해 기계의 고장 진단 및 고장 원인 평가가 가능할 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
J. L. An, Failure diagnostics of rotating machinery using artificial neural networks, Ph.D dissertation, Pukyoung National University, Busan, Korea, pp.1-3, 2002.
H. S. Han, “Development of a web-based vibration analysis system for a rotary compressor”, Korean Journal of Computational Design and Engineering , Vol.8, No.3, pp.175-183, Sep. 2003.
F. Al-Badour, M. Sunar, L. Cheded, “Vibration analysis of rotating machinery using time-frequency analysis and wavelet techniques”, Mechanical Systems and Signal Processing , Vol.25, No.6, pp.2083-2101, Feb. 2011. DOI: http://doi.org/10.1016/j.ymssp.2011.
B. Kumar, G. Diwakar, M. R. S. Satynarayana, “Determination of unbalance in rotating machine using vibration signature analysis”, International Journal of Modern Engineering Research , Vol.2, No.5, pp.3415-3421, Oct. 2012.
C. Li, R. V. Sanchez, G. Zurita, M. Cerrada, D. Cabrera, “Fault diagnosis for rotating machinery using vibration measurement deep statistical feature learning”, Sensors , Vol.16, No.6, pp.895, Jun. 2016. DOI: http://doi.org/10.3390/s16060895
H. S. Han, “Development of a web-based vibration analysis system for a rotary compressor”, Korean Journal of Computational Design and Engineering , Vol.8, No.3, pp.175-183, Sep. 2003.
F. Al-Badour, M. Sunar, L. Cheded, “Vibration analysis of rotating machinery using time-frequency analysis and wavelet techniques”, Mechanical Systems and Signal Processing , Vol.25, No.6, pp.2083-2101, Feb. 2011. DOI: http://doi.org/10.1016/j.ymssp.2011.
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C. Li, R. V. Sanchez, G. Zurita, M. Cerrada, D. Cabrera, “Fault diagnosis for rotating machinery using vibration measurement deep statistical feature learning”, Sensors , Vol.16, No.6, pp.895, Jun. 2016. DOI: http://doi.org/10.3390/s16060895
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