• 제목/요약/키워드: Bearing fault detection

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미세 이물질이 혼입된 볼베어링의 고장 진단을 위한 정량화 열화상에 관한 비파괴평가 연구 (Quantitative NDE Thermography for Fault Diagnosis of Ball Bearings with Micro-Foreign Substances)

  • 홍동표;김원태
    • 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.

기어일체형 베어링의 결함인자 검출에 대한 연구 (A Study on the Detection of Fault Factor in Gear-Integrated Bearing)

  • 강영식;양인아;이은준;진화종;심동혁
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.113-121
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    • 2023
  • High-precision lasers and anti-aircraft radars are the main equipment to protect the Korean Peninsula, and require preemptive maintenance before signs of failure. Of the key components in the drive sector, bearings do not have a fault alarm function. Therefore, the technology for diagnosing defects in bearings before the performance degradation of equipment occurs is becoming more important. In this paper, for the experimental analysis, we measured the acceleration of the four sets of the same lot using acceleration sensors. Through periodic measurements, the factors that changed until the bearing stopped rotating were analyzed. To determine the replacement time, the main factors and threshold values of the bearing signal were analyzed. The error of the theoretical and experimental analysis results of the defect frequency was within 2.8 %, and the validity of the theoretical analysis results could be confirmed. Based on the results, it is possible to remotely transmit trouble alerts to users through the system check function.

저속 회전 베어링 결함 검출을 위한 AE와 가속도계 변환기 비교 (The comparison of AE and Acceleration transducer for the early detection on the low-speed bearing)

  • 김효중;구동식;정한얼;앤디탄;김용한;최병근
    • 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.

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방사음을 이용한 모터 결함 판정용 실시간 전문가 시스템 개발 (Development of a Real-time Fault Diagnosis System for Electric Motors using radiated sound signals)

  • 경용수;김상명;왕세명
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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    • 한국소음진동공학회 2001년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.603-608
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    • 2001
  • In order to distinguish fault electric motors automatically in real time. an intelligent diagnosis technique may be required. This paper presents an automatic fault detection system for electric motors by using their acoustic noises. Time signals of each candidate motor were measured in an anechoic chamber for further analysis. Spectral analysis was first carried out and they showed that two typical types of fault motors could be successfully distinguished in the frequency domain; bearing faults and scratches. Unlike the trend of normal motors that shows only a single dominant peak at around 2000 ㎐, several peaks are bunched together in bearing fault motors. On the other hand, large frequency noises at around 6500 ㎐ are newly arisen in scratchy fault motors. However, the processing time for spectral analysis was rather long for a real time application in production lines. Thus, a number of band-pass filters were used in the time domain instead for a real time application. Before applying filters, the bands of filters were set from the information of spectral analysis. By applying a set of band-pass filters, the RMS values of each filtered signal were calculated, and thus the normal and damaged motors could be successfully distinguished.

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음향 방출 신호와 질감 분석을 이용한 유도전동기의 베어링 복합 결함 검출 (Bearing Multi-Faults Detection of an Induction Motor using Acoustic Emission Signals and Texture Analysis)

  • 장원철;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.55-62
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    • 2014
  • 본 논문에서는 유도 전동기 결함 중 가장 많은 비중을 차지하는 베어링의 복합 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 이를 영상화하여 질감 분석을 이용한 결함 검출 방법을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 엔트로피, 픽셀의 동질성 및 에너지 특징을 분석하고, 그레이-레벨 동시발생 행렬을 통해 영상의 에너지, 동질성 및 다양성의 세 가지 질감 특징을 추출한다. 추출된 세 가지 질감 특징을 퍼지-ARTMAP(Fuzzy-ARTMAP)의 입력으로 사용하여 베어링의 외륜-내륜, 내륜-롤러 및 외륜-롤러에 대한 복합 결함을 분류한다. 총 10회에 걸쳐 제안한 방법의 분류 성능을 평가한 결과, 100%의 분류 정확성을 보였다.

적외선열화상을 이용한 베어링 실시간 손상검출 상태감시의 전산수치해석 비교 (Comparison of FEA with Condition Monitoring for Real-Time Damage Detection of Bearing Using Infrared Thermography Techniques)

  • 김호종;김원태
    • 비파괴검사학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.185-192
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    • 2015
  • 동적하중에서의 베어링 결함에 대한 실시간 진단기술은 상대적으로 저조하다. 따라서 볼베어링의 이상상태 현상으로 인한 온도 상승 및 진동 증가 등을 사전에 검출하는 기술이 필요하며, 회전체에 대한 운전상태 감시 및 손상 진단을 통해 발전설비의 원활한 운전을 기할 수 있는 검출 기술이 필요하다. 적외선 열화상 실험과 더불어 ANSYS를 이용한 유한요소해석으로부터 실험과 동일한 베어링을 구조 설계 및 해석하여 데이터를 분석함으로써 열화상 기술로 얻은 데이터의 신뢰성을 확보하였다.

회전기기의 상태감시 및 결함탐지 시스템 (Condition Monitoring and Fault Diagnosis System of Rotating Machinery)

  • 정성학;이영동
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.819-820
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    • 2016
  • 수배전분야는 고압 수배전반, 저압 수배전반, 모터 컨트롤 센터(motor control center; MCC)로 구성되며, MCC는 모터의 운전 및 정지를 할 수 있고, 이상상황 발생 시 비상정지 및 이상 상황에 대한 통보를 할 수 있도록 전자식 모터보호계전기(electronic over current relay; EOCR)가 사용되고 있다. 기존 EOCR은 과전류, 부족전류, 결상, 역상, 전류 불평형, 지락과 같은 전기적 결함 탐지는 가능하지만, 구속보호, 모터 고정자 및 회전자, 베어링 결함과 같은 기계적 결함은 탐지가 어렵다. 본 논문에서는 모터의 전기적, 기계적 결함을 탐지하기 위해 기존 EOCR의 전기적 결함 탐지에 기계적 결함 탐지를 결합하여 회전기기 보호장치를 위한 전기적인 결함과 기계적인 결함을 통합적으로 탐지할 수 있는 시스템을 제안한다. 회전기기 결함탐지를 위한 신호입력부 및 제어부, 시스템 인터페이스, 데이터 획득장치를 설계하였으며, 절연저항 측정, 모터 구속 측정 및 제어, MC 카운터 및 베어링 온도 측정 및 제어를 통해 전기적 결함과 기계적 결함 탐지가 가능하였다.

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Fault Detection in the Two-for-One Twister

  • Park, Ho-Cheol;Koo, Doe-Gyoon;Lee, Jie-Tae;Cho, Hyun-Ju;Han, Young-A;Sohn, Sung-Ok;Ji, Byung-Chul
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제4권6호
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    • pp.763-768
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    • 2006
  • The two-for-one(TFO) twister is precision machinery that twists fibers rapidly under constant tension. Since the quality of the twisted yarn is directly deteriorated by faults of the twister, such as the distortion of the spinning axis, bearing abrasion, and tension irregularity, it is important to detect faults of the TFO twister at an early stage. In this research, a new algorithm is proposed to detect faults of the TFO twister and their causes, by measuring the vibrations of the TFO twister and obtaining frequency components with a FFT algorithm. The TFO twister with faults showed increased vibrations and each fault generated vibrations at different frequencies. By analyzing changes of characteristics of vibrations, we can determine faulty twisters. The proposed fault detection algorithm can be implemented cheaply with a signal processor chip. It can be used to find when to repair a faulty TFO twister without much loss of yam on-line.