• Journal of the KSME
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• v.24 no.6
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• pp.428-436
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• 1984

기계 시스템이 점차 복잡해지는 현재의 추세에서 진동 분석기술은 기계 설계자와 사용자에게 모두 필수적인 도구로서 등장하고 있으며, 이에 따라서 분석기술도 단순한 진동 레벨측정이나 주파수 분석의 단계를 넘어서서 점차 복잡한 신호처리를 요구하고 있다. 본 논문에서는 기계 진동분석에 의한 상태진단과 결함탐지 기술에 대한 기본적인 개념을 설명하고, 이 기술의 응용에 따르는 실질적인 문제들을 실제 측정예와 병행하여 논술하고자 한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.23 no.2
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• pp.84-90
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• 2022

Machine tool state monitoring is a process that automatically detects the states of machine. In the manufacturing process, the efficiency of machining and the quality of the product are affected by the condition of the tool. Wear and broken tools can cause more serious problems in process performance and lower product quality. Therefore, it is necessary to develop a system to prevent tool wear and damage during the process so that the tool can be replaced in a timely manner. This paper proposes a method for diagnosing five tool states using a deep learning-based hierarchical convolutional neural network to change tools at the right time. The one-dimensional acoustic signal generated when the machine cuts the workpiece is converted into a frequency-based power spectral density two-dimensional image and use as an input for a convolutional neural network. The learning model diagnoses five tool states through three hierarchical steps. The proposed method showed high accuracy compared to the conventional method. In addition, it will be able to be utilized in a smart factory fault diagnosis system that can monitor various machine tools through real-time connecting.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.3
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• pp.363-369
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• 2019

Various studies have been conducted for the diagnosis of noise condition of complex rotary machines. In this study, diagnosis index using vibration signal is developed for the efficient and objective assessment of noise condition of a blower motor. The noise most commonly caused by the abnormal blower motor are Tick/Click noise and Tone noise. According to cause and noise characteristics, time-frequency analysis is used to diagnose Tick/Click noise, and smoothing in frequency domain is used to diagnose tone noise condition. The noise condition of the blower motors were diagnosed using the developed index and these results are compared with the diagnostic results by the experts. As a result, the agreement rate was about 95 %.

• Journal of the KSME
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• v.32 no.11
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• pp.917-926
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• 1992

트라이볼로지의 핵심분야인 마찰, 마멸에 대해 간단히 살펴보았다. 과학의 급속한 발전에도 불 구하고 아직도 이들에 대한 완전한 지식은 아직 요원한 상태이다. 그러나 현재까지 알려진 지 식으로도 기계시스템의 최적설계에 크게 도움이 된다는 사실에 대해서는 의심의 여지가 없다. 앞에서 함께 살펴본 마멸 입자에 대한 소개는 마찰과 마멸의 복합적인 산물로서 이의 관찰을 통해 분석하고자 하는 기계시스템의 상태를 효과적으로 진단하여 트라이볼로지적 거동을 이해 하는 데에 중대한 정보가 된다. 따라서 마찰과 마멸에 대한 궁극적인 연구와 함께 그 산물인 마멸입자에 대한 보다 적극적인 이해와 지식의 축적은 요소(tribo-elements)의 고성능, 고정밀 화에 크게 이바지할 것이다.

• Bulletin of the Korean Institute for Industrial Safety
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• v.2 no.1
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• pp.1-5
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• 2002

국제표준화기구(International Standards Organization : ISO)는 현재 전 세계적인 관련분야의 전문가의 참여 하에 상태감시 및 진단 분야의 규격을 개발하고 있다. 본고에서는 기계진동 및 충격분야의 기술위원회(Technical Committee : TC)인 TC108 산하의 부분위원회(Subcommittee : SC) 5에서 수행중인 기계의 상태감시 및 진단에 관련된 제정작업의 활동현황 전반에 관해 개략적으로 설명한다.(중략)

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.08a
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• pp.106.2-106.2
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• 2013

본 논문은 반도체 및 평판 디스플레이 생산공정에서 가동되고 있는 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지 보수를 위한 pump monitoring system (PMS)의 제품화에 필요한 프로그램의 개발 내용을 소개한다. 본 연구에서 소개하는 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지보수기법은 PCT 특허 2 건으로 이미 등록된 내용이며, 본 논문은 이들 기법의 실제 구현에서 직면하는 기술적 문제점과 극복 방안을 제시한다. 본 논문에서는 현재 반도체 공정에 사용되고 있는 건식 진공펌프들로부터 측정하는 다중 상태변수들의 조사 결과를 소개한다. 이들 상태변수 측정치들이 갖는 개략적 특성을 통계적 분포함수로 분석한 결과를 우선 보인다. 특히 펌프 구동모터들의 소비 전류신호는 두 평균값에 대한 분포 즉 두 종의 분포함수를, 그리고 온도, purge gas 유량, 배기구 압력 등은 정상적 평균값에 대한 한나의 분포를 보였다. 따라서 구동모터들의 소비전류의 분포 즉 두 상하 수준('low and high' current level)에 따라 batch data를 구분하는 방법의 개발이 필요하였다. 본 연구에서는 step 함수형 eigenvector를 적용하여 소비전류 신호의 상하수준 천이 영역과 방향을 동시에 인식할 수 있는 기법을 개발 적용하였으며, 3300회의 배출가스 부하에 변화에 대한 천이 영역과 방향을 인식에 하나의 실패도 보이지 않음을 확인하였다. 기존의 측정 상태변수에는 회전기계류의 정밀 상태진단 및 예지보수에 핵심적인 기계진동 측정용 진동센서를 포함하고 있지 않은 기술적 문제점이 발견되었다. 기존 진동센서들의 높은 가격 뿐 아니라 진동센서의 출력신호를 저/중/고역 주파수 대역의 실효치로 환산하는 기술적 한계 때문에 진공펌프 상태진단에 아직 사용하고 있지 않고 있다. 본 연구에서는 진동선서 비용의 저감화 방안뿐 아니라 로터 회전 대역(250Hz 이하 저주파 영역), 베어링 진동 대역(250 Hz~2.5 kHz의 중간 주파수 영역), 그리고 기어 진동 대역(2.5 kHz~10 kHz 주파수 영역)별 실효치를 실 시간 측정할 수 있는 진동측정 모듈의 제품화 모델을 개발하였다. 개발 제품의 성능 뿐 아니라 현장 시험결과를 소개한다. 마지막으로 본 연구팀이 개발한 PCT 특허 2 건에 포함된 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지보수기법에 대한 현장 시험결과를 간략히 소개한다.

• Journal of KSNVE
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• v.6 no.4
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• pp.387-393
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• 1996

진단 시스템에 대한 필요성과 관심이 높아가고 있는 가운데 진단 방법의 수준과 진단 시스템의 조건 등을 살펴보았다. 물론 언급되어진 사항들이 일률적으로 모든 진단 시스템에 적용이 된다고는 말할 수는 없다. 왜냐하면 진단 시스템은 진단 의 대상, 진단의 종류 등에 따라서 각각 최선의 방법이 따로 존재하기 때문이다. 그러나 고통적인 사항은 진단 신호를 얼마나 잘 재생해 내는가에 따라 진단의 성공 여부가 달려 있다는 사실이다. 기계진단 신호 처리의 예에서 살펴보았듯이 신호 처리 방법에 따라 재생된 신호의 정확도는 달라질 수 있다. 계속적인 새로운 진단 기술의 개발과 응용으로 안전적이고 경제적인 공장 운영과 공장의 자동화에 크게 기여할 수 있기를 바라며, 좀 더 많은 관심을 갖고 기계 진단의 기술을 활용할 수 있기를 기대한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.11 no.2
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• pp.5-16
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• 1994

NC 공작기계가 생산현장에 도입된 이래 이를 Computer와 연결함으로써 CAD/CAM/CAE의 결합이 실현되어가고 있다. 최근에는 CAD/CAM/CAE와 더불어 생산공정에 있었서 여러 대의 NC공작기계, 로보트, 운송장치를 결합하고 공구관리나 생산관리까지도 Computer를 이용하고자 하는 소위 CIM(Computer Intergrated Manufacturing)시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 여기에 생산가공 시스템의 상태 변화량의 감지를 통하여 공정상태를 종합적으로 감시, 진단할 수 있는 시스템(M & D : Monitoring and Diagnosis)에 대한 필요성도 증대되고 있다. 이는 생산 공정에 있어서의 궁극적 과제인 생산 자동화 혹은 무인 자동화의 가능성을 한층 높여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.351-356
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• 1993

최근의 프로세스 공업화에 있어서 생산Line의 장치나 기계류는 점차 대형화, 고속화,연속화,복잡화되고 있다. 또한, 기계가공공업,자동차공업,기계,전자부품의 가공조립등의 생산설비는 각설비가 고도로 자동화되고 있는 실정으로 공장 전체의 유기체적인 제어 및 감독을 필요로 하고 있다. 마찬가지로 기계부품제작산업도 CNC.FMS등으로 점차 조작화,자동화됨에 따라 공작기계 장치나 기계류등의 이상이나 고장으로 생산 및 품질에 미치는 영향도 종래와 비교할 수 없을 정도로 중요시 되고 있는 실정이다, 이와같이 설비의 안전성을 도모하고 고신뢰도를 부여하기위해서는 기계설비의 이상 및 고장진단이 필수적이며, 공장 자동화와 함께 공작기계자체의 고장 및 이상진단을 실시하고, 검출된 신호의 크기등으로 고장상태를 판정해야만 한다. 공작기계에서 동적인 회전시스템을 이루는 주축용베어링의 손상은 제작하고자 하는 제품의 정밀도 표면거칠기등의 저하 뿐만아니라 시스템 전체의 기능까지도 떨어뜨리는 요인이 될수 있으므로 베어링 상태를 진단하여 송상유무를 판단하는것은 필수적이라 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.9-10
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• 2017

본 논문에서 소음, 진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기계로부터 취득된 소리와 진동을 바탕으로 학습한 DNN모델을 통해 실시간으로 기계 고장을 진단한다. 딥러닝 기술을 사용하여 학습에 따라 적용대상이 변경될 수 있도록 함으로써 특정 기계에 종속적이지 않고 가변적으로 다양한 기계에 대해 고장 예지 및 건전성 관리를 제공하도록 설계하였으며, 이를 증명하기 위해 액추에이터를 환풍기로 설정하여 정상상태와 4가지 비정상상태의 5가지상태를 학습하여 실험한 결과 93%의 정확도를 얻었다.