• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.90-93
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• 2014

In this paper, we have developed a new fault detection method based on vibration signal for rotor machinery. Generally, many methods related to detection of rotor fault exist and more advanced methods are continuously developing past several years. However, there are some problems with existing methods. Oftentimes, the accuracy of fault detection is affected by vibration signal change due to change of operating environment since the diagnostic model for rotor machinery is built by the data obtained from the system. To settle a this problems, we build a rotor diagnostic model by using feature residual based on vibration signal. To prove the algorithm's performance, a comparison between proposed method and the most used method on the rotor machinery was conducted. The experimental results demonstrate that the new approach can enhance and keeps the accuracy of fault detection exactly although the algorithm was applied to various systems.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1057-1058
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• 2007

This paper proposes an alternative vibration detection method in a squirrel-cage induction motor using flux sensors. The air-gap flux will be changed when mechanical vibration occurs by bearing fault as well as broken rotor bar and air-gap eccentricity. For detecting those flux variations due to vibration, search coils are installed at stator slots. The induction motor with 380 [V], 7.5 [kW], 4 [Poles], 1,760 [rpm] ratings is used. Magnitudes and distortion of the induced voltage from flux sensors are used to discriminate faulted types. As a result, the flux sensor has been proven to be useful for vibration detection. It is compared to the result with vibration sensor as well.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제25권8호
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• pp.553-558
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• 2015

This paper aims at making a dedicated vibration monitoring and diagnosis framework for 3MW WTG(wind turbine generator). Within the scope of the research, vibration data of WTG drive train are used and WTG operating conditions are involved for dividing the vibration data class which included transient and steady state vibration signals. We separate two health detections which are CHD(continuous health detection) and EHD(event health detection). CHD has function of early detection and continuous monitoring. EHD makes the use of finding vibration values of fault components effectively by spectrum matrix subsystem. We proposed framework and showed application for 3MW WTG in a practical point of view.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권7호
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• pp.811-833
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• 2010

Vibration control and health monitoring of building structures have been actively investigated in recent years but treated separately according to the primary objective pursued. This paper presents a general approach in the time domain for integrating vibration control and health monitoring of a building structure to accommodate various types of control devices and on-line damage detection. The concept of the time-domain approach for integrated vibration control and health monitoring is first introduced. A parameter identification scheme is then developed to identify structural stiffness parameters and update the structural analytical model. Based on the updated analytical model, vibration control of the building using semi-active friction dampers against earthquake excitation is carried out. By assuming that the building suffers certain damage after extreme event or long service and by using the previously identified original structural parameters, a damage detection scheme is finally proposed and used for damage detection. The feasibility of the proposed approach is demonstrated through detailed numerical examples and extensive parameter studies.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 춘계학술대회논문집
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• pp.1114-1118
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• 2000

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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1090-1095
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• 2012

In this paper, we propose a model-based fault diagnosis method applied to vibration data. The fault detection is performed by comparing estimated parameters with normal parameters and deciding if the observed changes can be explained satisfactorily in terms of noise or undermodelling. The key feature of this method is that it accounts for the effects of noise and model mismatch. And we aslo design a classifier for the fault isolation by applying the multiclass SVM (Support Vector Machine) to the estimated parameters. The proposed fault detection and isolation methods are applied to an engine vibration data to show a good performance. The proposed fault detection method is compared with a signal-based fault detection method through a performance analysis.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.134-139
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• 2014

노인의 생활안전 사고 유형 중 가장 높은 비율을 차지하는 낙상은 57.2%이상이 가정에서 발생하는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 실내 바닥의 진동을 측정, 분석하여 낙상의 유무를 판별하고자 하였으며, 이를 위해 압전필름과 연산증폭기로 증폭 및 필터링 회로를 제작하여 진동 센서 모듈을 구성하였다. 진동 센서 모듈에서 증폭 및 필터링 과정을 거친 진동 신호는 데이터 수집 장치를 통해 디지털 신호로 변환되어 PC로 전송된다. 진동 신호는 k-NN 분류기를 이용하여 낙상 유무를 판별한다. 피험자 10명을 대상으로 낙상 실험결과, 분류기는 93.6%의 인식율을 나타내었다. 제작된 센서 모듈은 낙상 검출에 유용한 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권6호
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• pp.113-123
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• 2006

사장교가 장경간으로 시공됨에 따라 대형화 되고 지진하중, 풍하중 및 차량하중 등 동적 하중에 의해 유발되는 진동현상에 취약한 단점이 나타난다. 이러한 하중 등에 의해 발생된 구조 손상은 구조물의 진동모드 특성에 영향을 미치게 된다. 기존의 정밀안전진단 기술을 이용하여 사장교의 구조 손상을 검색하고 평가하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라 전체적인 구조거동 특성의 변화를 발견하기 어려울 것이다. 따라서 본 연구는 사장교에 대하여 구조손상 전의 진동모드 특성치와 구조손상 후의 진동모드 특성치를 이용하여 구조거동 특성의 변화를 검토하고 구조손상 검색을 수행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.145-151
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• 2024

함정 선체부착형 수동소나체계는 최근 표적탐지성능을 향상시키고자 함내 진동유기 소음을 제거하려는 연구가 활발히 진행중이다. 본 연구진은 신호처리의 관점에서 음향센서와 진동센서가 설치된 복합센서를 이용한 음향-진동 정합기법을 개선책으로 제시한다. 본 논문에서는 정합기법의 이론적 배경에 대해 기술한 후, 그것이 다중물리 유한 요소해석 상에서 실현됨을 보였다. 나아가 정합기법을 센서 시스템에 적용할 시의 표적신호 수신감도 상승 및 진동유기 소음 제거 성능을 산출하였으며, 정합기법의 실용성과 향후 연구방향에 대해 논하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.9-17
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• 2023

본 논문에서는 베어링의 결함 진단을 위한 단일 클래스 분류의 진동 이상 탐지 시스템을 제안한다. 베어링 고장으로 인해 발생하는 경제적 및 시간적 손실을 줄이기 위해 정확한 결함 진단시스템은 필수적이며 문제 해결을 위해 딥러닝 기반의 결함 진단 시스템들이 널리 연구되고 있다. 그러나 딥러닝 학습을 위한 실제 데이터 채집 환경에서 비정상 데이터 확보에 어려움이 있으며 이는 데이터 편향을 초래한다. 이에 정상 데이터만 활용하는 단일 클래스 분류 방법을 활용한다. 일반적인 방법으로는 AutoEncoder를 통한 압축과 복원 과정을 학습하여 진동 데이터의 특성을 추출한다. 추출된 특성으로 단일 클래스 분류기를 학습하여 이상 탐지를 실시한다. 하지만 이와 같은 방법은 진동 데이터의 주파수 특성을 고려하지 않아서 진동 데이터의 특성을 효율적 추출할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 진동 데이터의 주파수 특성을 고려한 AutoEncoder 모델을 제안한다. 분류 성능은 accuracy 0.910, precision 1.0, recall 0.820, f1-score 0.901이 나왔다. 주파수 특성을 고려한 네트워크 설계로 기존 방법들보다 우수한 성능을 확인하였다.