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저자정보
최종현 (서울대학교) 박종민 (서울대학교) 박정호 (원프레딕트) 김수지 (서울대학교) 정화용 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2019년 학술대회
발행연도
2019.11
수록면
735 - 739 (5page)

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Fault signal of Rolling Element bearing modulate to certain frequency region due to rotation of bearing elements. To extract the fault signal for bearing diagnostic, demodulation to proper frequency band is necessary. Thus, many studies have been conducted to set quantification indicator for finding most informative frequency band among a full band spectrum. However, previous studies, such as Kurtogram and Autogram, failed to extract the fault informative band in high noise condition as they used indirect indicator which can be highlighted by impulsive and periodic noise. Also binary tree based band selection method which was not adaptive to bearing signal. To addreess these problems, this paper suggest new informative band indicator which is Fault to mean ratio(FMR) and new band selection method which based on particle swarm optimization(PSO). The FMR is direct measure of fault information in certain frequency band as it represent fault power density compare to other components. The compatibility of proposed method was checked under varying fault location and speed condition by Seoul National University(SNU) testbed data and under high noise environment by wheel bearing test data on real road condition. It was shown that proposed method present robustness to high noise environment compare to previously introduced band selection method.
#Ball Bearing(볼 베어링) #Fault diagnosis(고장 진단) #Frequency band selection(주파수 대역 선택) #Envelope analysis(포락 해석) #Particle swarm optimization(입자 군집 최적화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 고장 진단 기법
3. Case Study
4. 결론
참고문헌

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