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학술저널
저자정보
김현중 (경상대학교) 안병현 (Gyeongsang National University) 박동희 (Gyeongsang National University) 최병근 (Gyeongsang National University)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제27권 제4호(통권 제236호)
발행연도
2017.8
수록면
419 - 424 (6page)
DOI
10.5050/KSNVE.2017.27.4.419

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In the development of a fault diagnosis and condition monitoring in the gearbox, the research is a quantitative analysis and a test of gear damage effect on the vibration of the gearbox. The lab-scale gearbox test device that builds the several types of fault such as gear tooth breakage, Misalignment and looseness occurred by gearbox fault simulator. This paper presents feature analysis through the GA (genetic algorithm) and SVM (support vector machine) of machine learning, the performance of feature classification is evaluated by faults on the gearbox. the research compared the possibility of classification through the feature of the existing rotor failure classification and the new feature applicable to the gearbox. In addition, the trend of selected features of combined fault indicates clustering at the same point on three dimensions. Therefore, the results of feature-based analysis considering gearbox faults are about 98 %, which verifies the performance for gearbox fault diagnosis.
#Diagnosis(진단) #Feature Analysis(특징 분석) #Gear Failure(기어 결함) #Genetic Algorithm(유전 알고리듬)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 실험
3. 데이터 분석
4. 결과
5. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Lee, J. H., Song, M. E. and Min, J. H., 2013, The Study for Helical Gear Bending Stress, Proceedings of the KSME Annual Autumn Conference, pp. 3612~3616. Gu, D. S., Lee, J. H., Kim, B. S., Yang, B. S. and Choi, B. K., 2008, Comparison of Current, Vibration and Acoustic Emission Signal Occurred by Gear Misalignment, Proceedings of the KSME Annual Autumn Conference, pp. 938~942. Choi, B. K., Ha, J. M., Lee, J. H. and Lee, J. M., 2013, Early Fault Analysis of AE for Complex Fault Detection, Proceedings of the KSNVE Annual Spring Conference pp. 664~665. Kim, Y. S., Lee, D. H. and Kim, S. K., 2010, Fault Classification for Rotating Machinery Using Support Vector Machines with Optimal Features Corresponding to Each Fault Type, Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers, Vol. 34, No. 11, pp.1681~1689. Kang, M. S., Jang, W. C. and Kim J. M., 2014, High-reliable Classification of Multiple Induction Motor Faults using Robust Vibration Signatures in Noisy Environments based on a LPC Analysis and an EM Algorithm, Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol. 19, No. 2 pp. 21~30.

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