Impulsive sound and vibration signals in gear are often associated with their faults. Thus these impulsive sound and vibration signals can be used as indicators in the diagnosis of gear fault. The early detection of impulsive signal due to gear fault prevents from complete failure in gear. However it is often difficult to make objective measurement of impulsive signals because of background noise signals. In order to ease the detection of impulsive signals embedded in background noise, we enhance the impulsive signals using adaptive signal processing.
This paper deals with the method of vibration measurement of a gun barrel structure using mechanical filter. When a bullet with high speed is moving within a gun barrel type structure with low bending vibration frequencies, it is difficult to measure the bending vibration signals of the structure. For example, noncontact type sensors such as displacement or velocity sensor are not appropriate for the measurement of vibrational signals because of the movement effect of the equipment frame through the moving structures or effect of the ground vibration. One of contact type sensors such as accelerometer is profitable for measurement of vibrational signals because of its wide measurement ranges. In the case of a gun barrel structure including high vibrational signals like shock waves, however, it is necessary to propose vibration measurement method filtering high frequencies. The purpose of the paper is to propose the proper vibrational measurement technique filtering high frequencies of a gun barrel type structure.
The characteristics of vibration and sound signals which occurs at the driving system of electric train are investigated in this study since the vibration of driving system is one of the main sources of vibration and sound in electric train. The vibration signals are changed its signal patterns during the transmission from the source to passengers due to noise or several unknown factors. To avoid the complexity of actual signals of electric train, signals from experimental apparatus of motor/gear driving system are analyzed to find the appropriate method of analysis and to characterize the signal patterns. The used methods are waterfall diagram, transfer function and modal analysis. The results shows that the vibration signals are usually originated from motor bearing and gear meshing and these signals are transmitted to bottom or bogie. Also, the sound signal is similar to the vibration of bottom or bogie, but it is not so clear to figure out the source of vibration.
This paper deals with the method of vibration measurement of a gun barrel structure using mechanical filter. When a bullet with high speed is moving within a gun barrel type structure with low bending vibration frequencies, it is difficult to measure the bending vibration signals of the structure. For example, noncontact type sensors such as displacement or velocity sensor are not appropriate for the measurement of vibrational signals because of the movement effect of the equipment frame through the moving structures or effect of the ground vibration. One of contact type sensors such as accelerometer is profitable for measurement of vibrational signals because of its wide measurement ranges. In the case of a gun barrel structure including high vibrational signals like shock waves, however, it is necessary to propose vibration measurement method filtering high frequencies. The purpose of the paper is to propose the proper vibrational measurement technique filtering high frequencies of a gun barrel type structure.
In this study, real-time collection of mold vibration signals during injection molding processes was achieved through IoT devices installed on the mold surface. To analyze changes in the collected vibration signals, injection molding was performed under six different process conditions. Analysis of the mold vibration signals according to process conditions revealed distinct trends and patterns. Based on this result, cosine similarity was applied to compare pattern changes in the mold vibration signals. The similarity in time and acceleration vector space between the collected data was analyzed. The results showed that under identical conditions for all six process settings, the cosine similarity remained around 0.92±0.07. However, when different process conditions were applied, the cosine similarity decreased to the range of 0.47±0.07. Based on these results, a cosine similarity threshold of 0.60~0.70 was established. When applied to the analysis of mold vibration signals, it was possible to determine whether the molding process was stable or whether variations had occurred due to changes in process conditions. This establishes the potential use of cosine similarity based on mold vibration signals in future applications for real-time monitoring of molding process changes and anomaly detection.
Safety diagnosis on the driving system of electric train is performed using the vibration and noise signals of running railway train. Safety diagnosis is tried on the viewpoints of the appreciation of superannuation and the fault diagnosis of motor, reduction gear and boggie. The appreciation of superannuation is checked by the rms vibration levels of driving parts and the fault diagnosis is done by analyzing the frequencies of the vibration signals. The methods of measuring and analyzing the signals are decided on the basis of field 1-measured signals. The results shows that the vibration levels of each parts increase as the train goes older and each parts have their own frequency patterns of the vibration. As the results, the vibration and noise can be utilized successfully for the safety diagnosis of the driving part of electric train.
Measurement of the vibration transmitted through rotating shafts such as half shafts in vehicles is of interest in applications such as noise transfer analysis and the study of operating deflections. Vibration signals transmitted through a rotating shaft usually include six degree-of-freedom components, thus making the measurement of vibration a challenging task. In the present work, a new measurement method is presented, one that resolves the minimum of only two one-axis accelerometer signals into all components of vibration with reasonable accuracy. The method utilizes the Dopplerized signals obtained from accelerometers attached to a rotating shaft and a Void-Kalman order tracking filter to decompose signals into orders of different vibration components. The new method proposed in the present work is verified by simulated run-up test data and applied to an experimentally obtained data set.
A fault diagnosis method is developed in this study using automaton through quantization of vibration signals for normal and faulty conditions, respectively. Automaton is a kind of qualitative model which describes the system behaviour at the level of abstraction. The system behavior was extracted from the probability of the output sequence of vibration signals. The sequence was made as vibration levels by reconstructing the originally measured vibration signals. As an example, a fault diagnosis for the bearing of ATM machine was done, which detected the bearing fault with confident level compared to any other existing methods of kurtosis or spectrum analysis.
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.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.752-757
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1994
Very often, one would like to have visual image of mechanical or acoustical events such as musical sound and transient vibrations. Conventional methods to visualize the signal, such as power spectrum, do not normally allow to cultivate the signal of interests due to their inherent limitation on transient signals. Other than the conventional method, one could use an instantaneous frequency which can reveal the variation of frequency in terms of time. Nevertheless it is quite sensitive to noise and can not resolve the frequency components of signals; normally produces additional components other than those of the signals. In this paper, we introduce the Wigner-Ville spectrum to see the transient characteristics of signal, especially musical sound and transient mechanical vibration signatures. For musical sound, several popular western classic music have been selected for the analysis. For the transient mechanical signature, the signals obtained from the car door experiment and the beam experiment are interpreted in terms of Wigner-Ville spectrum. Results demonstrate the visual expressions of transient signals; musical sound and vibrations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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