Hub bearings not only sustain the body of a cat, but permit wheels to rotate freely. Excessive radial or axial load and many other reasons can cause defects to be created and grown in each component. Therefore, nitration and noise from unwanted defects in outer-race, inner-race or ball elements of a Hub bearing are what we want to detect as early as possible. How early we can detect the faults has to do with how the detection algorithm finds the fault information from measured signal. Fortunately, the bearing signal has Periodic impulse train. This information allows us to find the faults regardless how much noise contaminates the signal. This paper shows the basic signal processing idea and experimental results that demonstrate how good the method is.
The purpose of this study is to analyze the vibration signal of the revolution machine using the STFT(Short Time Fourier Transform). It is common to analyze the frequency of signal through FFT algorithm with the fixed sampling rate. However, in this situation the order spectrum information useful rather than the general frequency information with the fixed sampling rate. In this paper, the resampling technique was used for getting the information of order spectrum. In resampling process, the arithmetic amount and MSE(Mean Square Error) for various kinds of the signal interpolation was compared and presented the propriety of the interpolation method while developing analysis equipment. Order tracking was implemented using signal interpolation method which it has selected. Then the analyzed results were obtained through simulation using the STFT technique.
Vibration analysis is widely used in machinery diagnosis and the wavelet transform has also been implemented in many applications in the condition monitoring of machinery. In contrast to previous applications, this paper examines whether acoustic signal can be used effectively along vibration signal to detect the various local fault, in local fault of gearboxes using the wavelet transform. Moreover, envelop analysis is well known as useful tool for the detection of rolling element bearing fault. In this paper, a acoustic emission (AE) sensor is employed to detect gearbox damage by installing them around bearing housing at driven-end side. Signal processing is conducted by wavelet transform and enveloping to detect her fault all at once gearbox using AE signal.
This paper demonstrates the reconstruction of input signals from only the measured signal for the simulation and endurance test of automobiles. The aim of this research is concerned with input signal reconstruction using various iterative teaming algorithm under the condition of system characteristics. From a linear to nonlinear systems which provides the output signals are estimated in this algorithm which is based on the frequency domain. Our concerns are that the algorithm can assure an acceptable stability and convergence compared to the ordinary iterative learning algorithm. As a practical application, a f car model with nonlinear damper system is used to verify the restoration of input signal especially with a modified iterative loaming algorithm.
The spectrum of impulse response signal which is obtained from an impulse hammer testing is used for frequency response function, nevertheless it has serious faults when the record length for the signal processing is not very long. The faults cannot be avoided with the conventional signal analyzer that is processing all the signals as if they are always periodic. The signals generated by the impact hammer are undoubtedly non-periodic because of the damping, and are acquired for limited recording time due to the memory as well as the computation performance of the signal analyzer. This paper will make clear the relation between the faults and the length of recording time, and propose the way for solving the faults.
Loose Parts Monitoring System(LPMS) monitors loosened or detached parts and foreign parts inside the pressure boundary of a reactor coolant system (RCS). It is difficult to discriminate valid signal from LPMS alarms at full power since the signal pattern by thermal shocks and structure friction are similar to those by loose metal impacts. In addition, It is more difficult to discriminate the impact signals induced by the rod driving, sensor hard-line movement and loosened component since they have similar frequency characteristics with valid signals. This paper classifies the signal patterns by analyzing actual LPMS signal captured during nuclear power plant operation.
In order to detect the ultrasonic that is generated by the partial discharge of the heavy electric machinery, a Laser Doppler Vibrometer (LDV) was developed. A Michelson type interferometer which employed heterodyne signal process technique was built to measure the frequency and amplitude of vibration. The output signal of the fast photodetector was a frequency modulated signal centered at 40 MHz. The signal from the detector was amplified and downconverted to intermediate frequency centered at 1 MHz after mixing process. The voltage output that was proportional to the velocity of the moving surface(PZT) was obtained using PLL. The spectrum of the FM signal was analyzed and integration method was introduced to obtain amplitude information. This LDV can be used to measure the vibration of MEMS devices, automobiles, HDD and CDP.
In order to detect the ultrasonic that is generated by the partial discharge of the heavy electric machinery a Laser Doppler Vibrometer (LDV) is developed. A Michelson type interferometer which employed heterodyne signal process technique is built to measure the frequency and amplitude of vibration. The output signal of the fast photodetector is a frequency modulated signal centered at 40 MHz. The signal from the detector is amplified and converted to intermediate frequency centered at 1 MHz after mixing process. The voltage output that is proportional to the velocity of the moving surface(PZT) is obtained using PLL. The spectrum of the FM signal is analyzed and integration method was introduced to obtain amplitude information. This LDV can be used to measure the vibration of MEMS devices, automobiles, HDD and CDP.
헬리콥터 능동진동제어시스템에 널리 이용되는 LMS (least mean square) 알고리즘은 전방경로 (forward path) 전달함수와 에러 신호의 연산을 통해 제어 입력을 계산한다. 에러 신호가 정현파 형태일 경우, 기준 신호에 동기화된 진동수, 위상을 가지는 코사인과 사인 함수의 조합으로 표현될 수 있다. 제어 신호 또한 동일한 진동수를 가지게 되므로 제어 입력의 코사인, 사인 성분의 크기만 계산하고, 기준 신호의 진동수, 위상 정보를 활용하면 제어알고리즘은 단순하게 구현될 수 있다. 제어 입력 신호의 계산은 단순한 행렬 연산으로 구현되고, 제어 명령의 변화는 에러 센서의 주파수에 비해 느리기 때문에 제어알고리즘은 낮은 주파수에서 운용 가능하다. 에러 센서의 코사인, 사인 성분을 추출하는 신호처리 알고리즘을 시뮬링크 모델로 구현하고, PIL (processor in the loop) 모드 시뮬레이션을 통해 실시간 작동 성능을 평가하였다.
Vibration-based Structural Health Monitoring (SHM) systems use field measurements of operational signals, which are distorted by noise from many sources. Reducing this noise allows a more accurate assessment of the original "clean" signal and improves analysis results. The implementation of a noise reduction methodology for the Modal Distribution Method (MDM) is reported here. The spectral subtraction method is a popular broadband noise reduction technique used in speech signal processing. Its basic principle is to subtract the magnitude of the noise from the total noisy signal in the frequency domain. The underlying assumption of the method is that noise is additive and uncorrelated with the signal. In speech signal processing, noise can be measured when there is no signal. In the MDM, however, the magnitude of the noise profile can be estimated only from the magnitude of the Power Spectral Density (PSD) at higher frequencies than the frequency range of the true signal associated with structural vibrations under the additional assumption of white noise. The implementation of the spectral subtraction method to MDM may decrease the energy of the individual mode. In this work, a modification of the spectral subtraction method is introduced that enables the conservation of the energies of individual modes. The main difference is that any (negative) bars with a height below zero after subtraction are set to the absolute value of their height. Both noise reduction methods are implemented in the MDM, and an application example is presented that demonstrates its effectiveness when used with a signal corrupted by noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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