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자료유형
학술저널
저자정보
고정일 (금오공과대학교) 이의영 (금오공과대학교) 이민재 (금오공과대학교) 최성대 (금오공과대학교) 허장욱 (금오공과대학교)
저널정보
한국기계가공학회 한국기계가공학회지 한국기계가공학회지 제20권 제9호
발행연도
2021.9
수록면
35 - 41 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

SVM 기법을 적용한 구름베어링의 부식 고장진단
고정일 ,  이의영 ,  이민재 외 2명 한국기계가공학회지 2021.09 학술저널
SVM 기법을 적용한 풍력발전기 베어링 고장진단
고정일 ,  이의영 ,  이민재 외 2명 한국기계가공학회 춘추계학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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A rotor is a crucial component in various mechanical assemblies. Additionally, high-speed and high-efficiency components are required in the automotive industry, manufacturing industry, and turbine systems. In particular, the failure of high-speed rotating bearings has catastrophic effects on auxiliary systems. Therefore, bearing reliability and fault diagnosis are essential for bearing maintenance. In this work, we performed failure mode and effect analysis on bearing rotors and determined that corrosion is the most critical failure type. Furthermore, we conducted experiments to extract vibration characteristic data and preprocess the vibration data through principle component analysis. Finally, we applied a machine learning algorithm called support vector machine to diagnose the failure and observed a classification performance of 98%.
#Failure Prognostics(고장진단) #Rolling Bearing(구름베어링) #Machine Learning(머신러닝) #Failure Mode and Effect Analysis(고장모드 및 영향 분석)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 고장모드 및 실험
3. 구름베어링 고장진단
4. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Choi, J. H. / 2013 / Introduction of Failure Prognosis and PHM / Journal of The Korean Society of Mechanical Engineers 53(7):24~34 google schola 전항규 / 2020 / 기계학습을 적용한 회전체 고장진단에 관한 연구 / 한국음향학회지 39(4):263~269 google schola 홍동표 / 2014 / 미세 이물질이 혼입된 볼베어링의 고장 진단을 위한 정량화 열화상에 관한 비파괴평가 연구 / 비파괴검사학회지 34(4):305~310 dbpia Muzakkir, S. M. / 2015 / Failure Mode and Effect Analysis of Journal Bearing / International Journal of Applied Engineering Research 10(16):36843~36850 google schola 안동근 / 2021 / 무기체계 연구개발단계에서의 체계적인 FMEA 실행 방법 / 신뢰성 응용연구 21(1):45~60 dbpia

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