In this paper, a development of shaft power measuring system for a rotating machinery is discussed. It is important that the exact power measurement of marine engine since the engine power is related to ship's usage and its shaft design. The engine equipped on the ship is assumed to rotating machine which can generate mechanical power by electrical energy. Two gearwheel and magnetic sensors are applied to measure torsional angle on the shaft. High resolution encoder is also applied to compensate the output signal from gearwheel. The calculation of shaft power is executed using measured signal and angular velocity of rotating machine.
A condition monitoring methodology for rotating machinery is proposed based on multivariate statistical analysis. The CMS usually are using the vibration signal amplitude such as acceleration RMS, peak and velocity RMS to detect machine faults but the information is not so enough that CMS cannot perform reliable monitoring. So new parameters are added such as shape factor, crest factor, kurtosis and skewness as time domain parameters and spectrum amplitude of rotating frequency, $2^{nd}$ harmonics and gear mesh frequency etc. as frequency domain parameters. Many parameters are combined to represent the machine state using the Hotelling's $T^2$ statistics. The proposed methodology is tested in laboratory and the on-line experiment has shown that the proposed methodology offers a reliable monitoring for rotating machinery.
This paper introduces an enhanced condition monitoring and diagnosis system recently developed for rotating machinery. In the system, the data aquisition/monitoring signal processing, machine condition classifier, case-based reasoning and demonstration modules are effectively integrated with user-friendliness so that machine operators can easily monitor and diagnose the status of rotating machinery in operation. Some of the new features include the directional spectrum, case-based reasoning and neural network techniques. And the demonstrator modules for fault diagnosis of a Bear driving system and for basic understanding of the rotor dynamics are provided to help the potential users better understand the system.
Condition monitoring(CM) is a method based on non-destructive test(NDT). So, recently many kind of NDT were applied for CM. Acoustic emission(AE) is widely used for the early detection of faults in rotating machinery in these days because of high sensitivity than common accelerometers and detectable low energy vibration signals. And crack is considered one of severe fault in the rotating machine. Therefore, in this paper, study on early detection using AE has been accomplished for the crack of the low-speed shaft. There is a seeded initial crack on the shaft then the AE signal had been measured with low-speed rotation as the applied load condition. The signal detected from crack in rotating machine was detected by the AE transducer then the trend of crack growth had found out by using some of feature values such as peak value, skewness, kurtosis, crest factor, frequency center value(FC), variance frequency value(VF) and so on.
In industry, various rotating machinery such as pumps, gas turbines, compressors, electric motors, generators are being used as an important facility. Due to the industrial development, they make high performance(high-speed, high-pressure). As a result, we need more intelligent and reliable machine condition diagnosis techniques. Diagnosis technique using hidden Markov-model is proposed for an accurate and predictable condition diagnosis of various rotating machines and also has overcame the speed limitation of time/frequency method by using compensation of the rotational speed of rotor. In addition, existing artificial intelligence method needs defect state data for fault detection. hidden Markov model can overcome this limitation by using normal state data alone to detect fault of rotational machinery. Vibration analysis of step-up gearbox for wind turbine was applied to the study to ensure the robustness of diagnostic performance about compensation of the rotational speed. To assure the performance of normal state alone method, hidden Markov model was applied to experimental torque measuring gearbox in this study.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제2권1호
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pp.61-71
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2009
Machine fault diagnostic and prognostic techniques have been the considerable subjects of condition-based maintenance system in the recent time due to the potential advantages that could be gained from reducing downtime, decreasing maintenance costs, and increasing machine availability. For the past few years, research on machine fault diagnosis and prognosis has been developing rapidly. These publications covered in the wide range of statistical approaches to model-based approaches. With the aim of synthesizing and providing the information of these researches for researcher's community, this paper attempts to summarize and classify the recent published techniques in diagnosis and prognosis of rotating machinery. Furthermore, it also discusses the opportunities as well as the challenges for conducting advance research in the field of machine prognosis.
Wire forming machine is widely used in industries to make a variety of wire products such as coil springs and links. Along with the rapid development of CNC technologies, the usage of wire forming machine varies from single-purpose machinery to universal CNC machinery. Rotating the wires while feeding them simultaneously, we can improve the performance of the machines with aspects of efficient tooling and complicated geometric forming. In this study, a new gear train is developed for the control of both feeding and rotating wires independently at the same time. The developed mechanism has many benefits as following, making more complicated geometric and precision products, easier tooling, and simpler programming.
회전하는 기계시스템에서는 일반적으로 시변 진동신호가 발생되며, 회전기에 고장이 있는 경우 이 신호에 잡음이 포함된다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 시변 진동신호를 분해하기 위한 적응예측기와 이진트리구조 필터뱅크로 구성되는 시스템을 제안한다. 그리고 이 시스템에서 분석된 진동신호 결과를 회전기 고장진단에 활용할 수 있음을 보인다. 제안 시스템 적응 예측기는 주기신호성분을 예측하며, 필터뱅크 시스템에서는 입력신호와 예측된 주기신호와의 차 신호를 부밴드 대역으로 분해한다. 각 부밴드 신호에는 고장에 따른 잡음 신호성분이 포함되므로, 이를 이용 회전기의 고장진단이 가능하다. 제안한 신동신호분석 방법의 타당성을 시뮬레이션에서 보이며, 시뮬레이션에서는 주기신호 성분이 제거된 진동신호를 32 부밴드로 분해하여 고장관련 신호 특성을 분석한다.
Magnetic encoder with relatively low pulse per rotation is generally used for detecting speed of the high-speed rotating machine. It is due to the fact of the mechanical problems of vibration and bearing stiffness and also the limit of maximum output pulse of the mounted encoder. The magnetic encoder is divided into two types, that is, toothed gear-wheel method and magnetic wheel method according to the shape of the rotation disk. In case of detecting speed by the tooth gear-wheel, the encoder itself can be acted as the additional inertia where the number of tooth determining the output pulse and the width of the wheel detecting the change of the magnetic flux density are relatively enough large considering the volume of the rotating machine. While the magnetic wheel method has the limit of the magnetizing number of the ring magnet, there is relatively few, if nv, the influence of inertia on the machine. In this paper, it is proposed a simple magnetic wheel encoder suited for the high speed rotating machine and the method of signal processing and the output characteristics are examined through the V/F operation of max 48,000(rpm) and 2.4(KW) spindle motor.
Nondestructive tests are used to evaluate the insulation condition of stator windings in rotating machine. These tests included ac current, tan delta and maximum partial discharge. The insulation condition of stator windings was assessed by three test items. The stator windings were generally in good condition, wash, reimpregnation and rewind. It was confirmed that nondestructive tests were most useful method to indicate the insulation condition of stator windings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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