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논문 기본 정보

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저자정보
황해성 (동아대학교) 박형준 (동아대학교) 강효림 (동아대학교) 이광기 (한얼솔루션) 한승호 (동아대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제46권 제6호(통권 제441호)
발행연도
2022.6
수록면
601 - 609 (9page)
DOI
10.3795/KSME-A.2022.46.6.601

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

다변량 통계분석 기반 구름 베어링 결함 감지 알고리즘에 대한 연구
황해성 ,  박형준 ,  강효림 외 2명 대한기계학회 논문집 A권 2022.06 학술저널

2021

시간영역 통계분석 기반 구름 베어링 결함 감지 알고리즘에 대한 연구
황해성 기계공학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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구름 베어링의 결함은 회전기계의 정밀도를 감소시키며 예기치 못한 다운타임(down-time)을 발생시켜 경제적 손실을 야기한다. 따라서 구름 베어링에 발생한 결함을 조기에 감지하고 대응하기 위한 결함 감지 알고리즘의 필요성이 증가하고 있다. 결함 감지 알고리즘은 센서를 통해 수집한 가속도 데이터로부터 통계량을 선정하고 데이터를 분류하는 과정으로 이루어져 있으며, 데이터의 분류는 선정된 통계량들을 종합적으로 평가하여 이루어진다. 이때 통계량 간 상관성이 존재할 경우 다변량 통계분석 방법중 Hotelling의 T² 통계량을 이용한 방법이 효과적이다. 본 연구에서는 통계량 간 상관성을 고려하지 못하는 기존의 유클리디안 거리 기반 결함 감지 알고리즘과 Hotelling의 T² 통계량 기반 결함 감지 알고리즘의 분류 정확도를 비교하여 그 효과를 검증하였다. 결함 분류의 정확도 검증에서 두 알고리즘 모두 90% 이상의 높은 분류 정확도를 보이지만, Hotelling의 T² 통계량 기반 결함 감지 알고리즘의 결함 분류정확도가 97.8%로서 매우 높음을 확인하였다.
#Decision Boundary(결정 경계) #Euclidean Distance(유클리디안 거리) #Fault Detection(결함 감지) #Mahalanobis Distance(마할라노비스 거리) #Multivariate Statistical Analysis(다변량 통계분석) #Principal Component Analysis(주성분 분석) #Rolling Bearing(구름 베어링)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 결함 감지 알고리즘
3. 구름 베어링 결함 감지
4. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Yoon, D. J., Kwon, O. Y., Jung, M. H. and Kim, K. W., 1994, “Acoustic Emission Monitoring of Incipient Failure in Journal Bearing - Part II: Intervention of Foreign Particles in Lubrication,” J. Korean Soc. Nondestruc. Test, Vol. 14, No. 2, pp. 122~131. google schola Lee, D. H., Lee, S. G. and Kim, S. G., 2010, “Bearing Fault Detection by Using Empirical Model,” Transactions of the KSNVE, Vol. 20, No. 2, pp. 513~514. google schola Lee, D. H. and Kim, Y. S., 2013, “Prognostic Technique for Ball Bearing Damage,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 37, No. 11, pp. 1315~1321. google schola Li, Y., Kurfess, T. R. and Liang, S. Y., 2000, “Stochastic Prognostics for Rolling Element Bearings,” Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 14, No. 5, pp. 747~762. google schola Patel, S. P. and Upadhyay, S. H., 2020, “Euclidean Distance based Feature Ranking and Subset Selection for Bearing Fault Diagnosis,” Expert Systems with Applications, Vol. 154, Article 113400. google schola

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