• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다

• Journal of KSNVE
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• v.7 no.6
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• pp.931-936
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• 1997

Optical fiber sensor is a subject which has been attracted considerable attention in recent years. Detection of sound pressure with optical fibers positioned in the arms of a Mach-Zehnder interferometer is presented in this paper. A fiber length of the order of 150m is wounded is made by hollow cylinder type. To increase the sound signal 3${\times}3$ directional coupler is used. Fiber optic hydrophone is the underwater tank with 2kHz sound source. Finally, it is shown that the fiber optic hydeophone can stably detec 2kHz sound.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.217-218
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• 2008

이 논문은 이산신호에 고속푸리에 변환을 적용하여 신호에 포함되어 있는 저주파수의 진동 파라미터를 추정하는 새로운 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안한 방법은 지수감쇠 정현파함수의 푸리에 변환에 기초를 두고 푸리에스펙트럼으로부터 직접 파라미터를 추정하는 방법이다. 푸리에스펙트럼의 첨두치와 첨두주파수 사이에 일정한 수학적 관계에서 모드를 추정하고 추정한 모드를 이용하여 모드의 크기와 위상을 추정하는 방법을 제안하고 있다. 이 논문에서 제안한 파라미터 추정방법은 수식에 기반을 둔 매우 단순한 알고리즘으로 계산속도가 매우 빠르고 작은 기억장소를 필요로 하므로 DSP 수준의 실시간 연산에 매우 적합한 알고리즘이다. 제안한 알고리즘을 간단한 시험함수에 적용한 결과, 정확하게 파라미터를 추정하여 알고리즘의 정확성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2011.04a
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• pp.572-577
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• 2011

The acoustic emission (AE) technique is a well-known non-destructive test technique, both in research and for industrial applications. It is mainly used to monitor the onset of cracking processes in materials and components. Predicting and preventing the crack phenomenon has attracted the attention of many researchers and has continued to provide a large incentive for the use of condition monitoring techniques to detect the earliest stages of cracks. In this research, goal is in grasping features of AE signal caused by crack growth. The envelope analysis with discrete wavelet transform (DWT) is used to find the characteristic of AE signal. To estimate feature of divided into three by crack length, the time waveform and the power spectrum were generated by the raw signals and the transferred signal processed by envelope analysis with DWT.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2002.10a
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• pp.883-887
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• 2002

We should maintain the maximum operation capacity for production facilities and find properly out the fault of each equipment rapidly in order to decrease a loss caused by its failure. The acoustic and vibration signals of a machine always carry the dynamic information of the machine. These signals are very useful fur the feature extraction and fault diagnosis. We performed a fundamental study which develops a system of fault diagnosis for a pump. We experimented vibrations by acceleration sensors and noises by microphones, compared and analysed for normal products, artificially deformed products. We tried to search a change of the dynamic signals according to machine malfunctions and analyse the type of deformation or failure. The results showed that acoustic signals as well as vibration signals can be used as a simple method lot a detection of machine malfunction or fault diagnosis.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2013.10a
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• pp.331-337
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• 2013

Acoustic Emission technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the bearing problems and Wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet. Therefore, in this paper two methods which are Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94% classification accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.

• Plant Journal
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• v.17 no.4
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• pp.53-60
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• 2021

The purpose of this study was to develop a portable vibration analyzer that is effective for acquiring and analyzing vibration data of rotating equipment of a power plant and a domestic vibration monitoring system manufacturer Nada Co., Ltd. The hardware of the developed portable vibration analyzer minimizes measurement errors by calibrating the measured values obtained through measurement uncertainty for calibration of the measuring devices in the system, and is composed of a signal processing device with high resolution through high speed data processing. The software structure implements a variety of vibration plots to execute a detailed analysis program, and applies algorithms to measure and remove noise caused by disturbances while operating a rotating machine. The developed product contributed greatly to increase the user's mobility and performance, as well as to reduce the purchase cost due to localization.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.2 s.95
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• pp.153-163
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• 1999

본 연구에서는 격자패널을 통한 소음전달을 감소시키기 위하여 외부 구조적 가진으로부터 유발된 경량 패널의 진동을 능동 제어하는 기법을 기술한다. 최적 되먹임제어기와 적응 앞먹임제어기가 결합된 혼합형 제어기가 진동제어기로 사용된다. 되먹임제어기는 주파수 영역의 모델규명법에 의해 추출된 다중 입/출력 패널진동계 모델에 대하여 LQG 최적기법을 이용하여 감쇠능을 향상시키도록 설계된다. 앞먹임제어기는 되먹임 궤환의 결합효과를 자동적으로 보정할 수 있는 제안된 학습법칙에 기초하여 패널의 잔류진동이 최소가 되도록 적응된다. 45.7${\times}$45.7${\times}$2.54 ${cm^3}$ 벌집형상의 고강도 패널, 4개의 관성형 구동기 및 이산신호처리장치에 의해 구현된 패널 진동계에 대한 능동제어 실험을 수행해 본 결과 600Hz 주파수대역에 대한 12dB 진동저감이 이루어 질 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.448-449
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• 2009

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2014.04a
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• pp.417-419
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• 2014