Abstract
Generally, a time-varying vibration signal is generated in a rotating machine system, and when there is a failure in the rotating machine, the signal contains noise. In this paper, we propose a system consisting of an adaptive predictor and a binary tree filter bank for analyzing time - varying vibration signals with noise. And the vibration signal analyzed results in this system is used for fault diagnosis of the rotating machine. The adaptive predictor of the proposed system predicts the periodic signal components, and the filter bank system decomposes the difference signal between the input signal and the predicted periodic signal into subband. Since each subband signal includes a noise signal component due to a failure, it is possible to diagnose the failure of the using rotary machine. The validity of the proposed vibration signal analysis method is shown in the simulations, where the periodic components cancelled vibrating signals are decomposed to 32 subband, and the signal characteristics related faults are analyzed.
회전하는 기계시스템에서는 일반적으로 시변 진동신호가 발생되며, 회전기에 고장이 있는 경우 이 신호에 잡음이 포함된다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 시변 진동신호를 분해하기 위한 적응예측기와 이진트리구조 필터뱅크로 구성되는 시스템을 제안한다. 그리고 이 시스템에서 분석된 진동신호 결과를 회전기 고장진단에 활용할 수 있음을 보인다. 제안 시스템 적응 예측기는 주기신호성분을 예측하며, 필터뱅크 시스템에서는 입력신호와 예측된 주기신호와의 차 신호를 부밴드 대역으로 분해한다. 각 부밴드 신호에는 고장에 따른 잡음 신호성분이 포함되므로, 이를 이용 회전기의 고장진단이 가능하다. 제안한 신동신호분석 방법의 타당성을 시뮬레이션에서 보이며, 시뮬레이션에서는 주기신호 성분이 제거된 진동신호를 32 부밴드로 분해하여 고장관련 신호 특성을 분석한다.