• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2004년도 춘계학술대회논문집
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• pp.979-984
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• 2004

The ball bearing having faults generally shows, nonlinear vibration characteristics. For the effective method of fault diagnosis on bail bearing, non-linear diagnostic methods can be used. In this paper, the correlation dimension analysis based on nonlinear timeseries was applied to diagnose the faults of ball bearing. The correlation dimension analysis shows some Intrinsic information of underlying dynamical systems, and clear the classification of the fault of ball bearing.

• 한국정밀공학회지
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• 제33권12호
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• pp.985-992
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• 2016

Bearings have various uses in industrial equipment. The lifetime of bearings is often lesser than anticipated at the time of purchase, due to environmental wear, processing, and machining errors. Bearing conditions are important, since defects and damage can lead to significant issues in production processes. In this study, we developed a method to diagnose faults in the bearing conditions. The faults were determined using kurtosis, average, and standard deviation. An intrinsic mode function for the data from the selected axis was extracted using empirical mode decomposition. The intrinsic mode function was obtained based on the frequency, and the learning data of ANN (Artificial Neural Network) was concluded, following which the normal and fault conditions of the bearing were classified.

• 비파괴검사학회지
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• 제32권1호
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• pp.7-11
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• 2012

기존 진단법과 달리 동적 하중조건하 회전체의 마모 단계에 따른 결함 진단을 위해 비접촉, 비파괴의 적외선 열화상 기법이 제안된다. 본 연구에서는 시험시편인 단열 깊은 홈의 볼 베어링을 설정하여 기존의 스펙트럼 분석과 같은 고장탐지법에 대한 대안으로써 수동형 열화상시험이 수행되었다. 본 연구로부터, 적외선 열화상시험은 신뢰성을 평가하기 위해 기존 진동 스펙트럼 분석시험과 비교, 분석되었다. 연구의 비파괴시험의 결과로써, 마모 단계에 따른 볼 베어링의 온도 특성이 분석되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.135-143
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• 2004

해상교량건설 현장의 육상구간에서 예기치 않게 발견된 단층파쇄대에 시공된 대구경 현장타설말뚝의 선단지지력을 확인하기 위하여 양방향 선단재하시험을 실시하였다. 본 연구의 목적은 단층파쇄대에 시공된 대구경 현장타설말뚝에 재하시험을 실시하여 단층파쇄대에서의 선단지지력을 확인하고, 그 후 말뚝 선단 하부지반에 보강 그라우팅을 실시하여 선단보강에 의한 선단지지력 증가효과를 확인하는 것이다. 선단보강 그라우팅 후 선단지지력은 2배 이상 증가하였으며 보강전 보다 선단의 침하량이 현저하게 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.

• Earthquakes and Structures
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• 제16권6호
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• pp.665-677
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• 2019

This study utilizes large-scale shake table test to investigate the seismic performance of an isolated bridge with lead rubber bearings crossing an active fault. Two transverse restraining systems with and without shear keys are tested by applying spatially varying ground motions. It is shown that the near-fault span exhibits larger bearing displacement than the crossing-fault span. Bridge piers away from the fault rupture are more vulnerable than those adjacent to the fault rupture by attracting more seismic demand. It is also verified that the shear keys are effective in restraining the bearing displacement on the near-fault span, particularly under the large permanent ground displacement.

• Journal of Power Electronics
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• 제8권1호
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• pp.101-107
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• 2008

In this paper, the features extracted from vibration time signals are used to detect the bearing fault condition. The decision tree is applied to diagnose the bearing status, which has the benefits of being an expert system that is based on knowledge history and is simple to understand. This paper also suggests a genetic algorithm (GA) as a method to reduce the number of features. In order to show the potentials of this method in both aspects of accuracy and simplicity, the reduced-feature decision tree is compared with the non reduced-feature decision tree and the PCA-based decision tree.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.126-131
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• 2005

This paper presents experimental results by using the machinery fault simulator which is monitoring its conditions with an acceleration signal. Components of the machinery, for example, motor, belt pulley, belt, bearing, and gear, with artificial defects were used for the experiment.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.279-284
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• 2005

Knowledge based fault diagnosis has a limitation in determining the cause and scheme for the fault, because it detects faults from signal pattern only Therefore, model-based fault diagnosis is requested to determine the fault by analyzing output of the equipment from its dynamic model. This research shows a method how to devise the automaton of system as a model for normal and faulty condition through the reduction of handling data by quantization of vibration signals and the example which is concerning to the bearing of ATM. The developed model based fault diagnosis was applied to detect the faulty bearing of ATM, which results.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권5호
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• pp.1235-1241
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• 2016

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.36-45
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• 2005

이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 측정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FFT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균 신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석 온 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.