• 한국윤활학회:학술대회논문집
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• 한국윤활학회 1997년도 제26회 추계학술대회
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• pp.129-134
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• 1997

현재 외부 가압 공기베어링이 사용되어지는 분야는 PCB 기판, 엔진의 연료분사노즐 등의 고속가공용 스핀들, 전자 기기, 광학 기기 등에 사용되는 초정밀 부품가공용 스핀들, 정밀 측정 기기, 의료 기기, 저온 팽창기등 상대운동을 하는 많은 분야에서 이용되고 있으며, 이들 분야의 고속화 및 고정밀화 추세에 따라 고속에서의 안정성과 높은 운전정밀도가 보장된 외부 가압 공기 베어링이 요구되고 있다. 정밀 스핀들 시스템에 공기베어링이 사용되는 이유는 윤활제인 공기의 압축성에 기인된 평균화효과로 인하여 어느 정도 형상오차가 존재하더라도 축의 회전 시 떨림 진폭이 흡수되어 높은 운전정밀도를 유지하며 운전이 가능하기 때문이다. 그러나, 공기의 압축성에 의한 평균화효과로 어느 정도의 떨림 진폭은 흡수되나 형상오차에 의한 떨림 진폭은 작은 크기라도 여전히 남아있게 된다. 따라서, 초정밀 가공 기기나 정밀 측정 기기 등 높은 운전정밀도가 요구되는 곳에 공기베어링이 사용될 경우에 있어서 형상오차는 운전정밀도에 영향을 미치는 중요한 인자가 된다. 본 연구에서는 각각 두 개의 오비 가압 공기 저널 및 스러스트 베어링으로 구성된 스핀들 시스템에 대한 축과 베어링의 직각도 오차가 운전정밀도에 미치는 영향에 대해 해석하고 결과를 고찰하여 스핀들 시스템에 있어서 형상 공차에 대한 기초 설계자료를 제시하고자 한다.

• 소음진동
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• 제5권3호
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• pp.353-360
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• 1995

A new automatic diagnostic system for predicting multiple defects in rolling element bearings is developed by taking probbability into account. A database is constructed from the frequency characteristics of tested bearings with various types of defects. The proposed algorithms for the automatic diagnosis of bearing defects are shown to be satisfactory through the experiments. This method can be effectively used for quality control of the rolling bearing in plants.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.3-6
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• 2008

베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1232-1235
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• 2022

최근 자동차, 철도차량 등 사용자가 있는 기계 시스템에서의 고장 발생 시 사용자의 안전과 관련된 사고로 이어질 수 있어 부품에 대한 모니터링 및 고장 여부 판단은 매우 중요하다. 이러한 부품 중에서 베어링은 회전체와 회전하지 않는 물체 사이에서 회전이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 부품인데, 베어링에 결함이 발생하게 될 경우, 기계 시스템이 정지하거나, 마찰 열에 의해 화재 등의 치명적인 위험이 발생한다. 본 논문에서는 Resnet과 오토인코더를 활용하여 진동 신호 기반의 베어링의 고장을 감지하고 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 방법은 raw data를 이미지로 변환하여 입력으로 사용하는데, 이러한 접근을 통해 수집된 데이터의 손실을 최소화하고 데이터가 가지는 정보를 최대한 분석에 활용할 수 있다. 제안 모델의 검증을 위하여 공개된 데이터셋으로 학습/검증 하였고, 제안 방법이 기존 방법과 비교하여 더 높은 F1 Score와 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권2호
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• pp.92-100
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• 1995

본 연구에서는 결함이 있는 볼베어링을 모델링하여 결함의 형태별로 진동분석을 하였다. 진동측정은 단일결함과 복합결함이 있는 볼베어링에 대하여 결함위치와 회전속도 변화에 대한 진동신호를 측정하고, 신호 성분들은 고주파 공진기법을 이용해 FFT시켰다. 실험결과 단일결함과 복합결함이 있을 때 결함으로 인해 발생하는 주파수는 결함 특성 주파수와 그 배수의 고조파 성분 피크들이 나타남을 확인하였다. 고주파 공진기법을 이용한 신호처리는 결함의 유무 뿐만 아니라 결함의 부위도 진단이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.17-24
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• 2014

본 논문에서는 저속으로 회전하는 유도 전동기의 베어링 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 히스토그램 모델링을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 정규화된 결함 신호가 구성하는 히스토그램의 포락선을 모델링하여, 부분 상관 계수와 DET(Distance Evaluation Technique) 기법을 이용하여 결함 유형별 고유한 특징을 추출 및 선택한다. 추출된 특징을 SVR(Support Vector Regression) 분류기의 입력으로 사용하여 베어링의 내륜, 외륜 및 롤러 결함을 분류한다. 최적의 분류 성능을 위해 SVR 커널함수의 매개변수를 0.01에서 1.0까지 변화시키고, 특징 개수는 2에서 150까지 변화시키면서 실험한 결과, 0.64-0.65의 매개변수와 75개의 특징 개수에서 제안한 방법은 약 91%의 분류 성능을 보였고, 또한 기존의 결함 분류 알고리즘보다 높은 분류 성능을 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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• pp.324-328
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• 2007

Vibration monitoring of rolling element bearings is probably the most established diagnostic technique for rotating machinery. Acoustic Emission (AE) Analysis is an extremely powerful technology that can be used within a wide range of applications of non destructive testing. Therefor, this paper investigates the detection methods using AE for rolling element bearings about low-speed. Two transducers, the accelerometer and acoustic emission sensor, are used to acquire data and the results are compared for the capacity of early fault detection.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.581-601
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• 1990

회전기기 이상진단을 해석하는 방법으로 최근까지 여러가지 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 고차 스펙트럼의 일종인 Bispectrum해석법을 이용하여, 회전기기 요소중의 하나인 베어링의 결함을 진단하는 기법으로서 그 타당성을 검증하고 Bispectrum 해석법의 물리적인 의미를 파악하고자 컴퓨터 시뮬레이션을 행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제의 베어링 결함신호에 대한 결과를 고찰하였으며, 종래의 Power Spectrum보다 베어링 이상진단에 유효함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.718-723
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• 2008

베어링은 각종 설비에서 활용되는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동 신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산 웨이블릿 변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿 계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 트리를 제안한다. 수치실험 결과, 제안된 방법은 베어링의 결함을 분류하는 데 우수한 성능을 갖는 것으로 나타났다.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권4호
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• pp.305-310
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• 2014

본 고에서는 미세 이물질이 삽입된 볼베어링에 대하여 비파괴평가를 제안하였다. 비파괴평가 연구로서 동적인 하중조건하 회전체의 동작에 따른 고장 진단을 위해 비접촉식 정량화된 적외선 열화상 기법을 적용하였다. 이로부터 볼베어링에 대한 적정 체결조건을 설정하였고 고장 상태감시에 대한 수동형 열화상시험을 수행하였다. 본 연구로부터, 적외선 열화상 시험은 조기의 결함 진단을 평가하기 위해 정상 및 이물질이 삽입된 시편들로부터의 온도 프로파일링을 비교, 분석되었다. 연구의 비파괴검사 평가의 결과로써, 고장에 이르는 이상단계에 따른 볼베어링의 온도 특성이 정량적으로 분석되었다.