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저자정보
최종현 (서울대학교) 박종민 (서울대학교) 김근수 (서울대학교) 김수지 (서울대학교) 정화용 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
1,657 - 1,661 (5page)

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Envelope analysis is most conventionally used for detection of rolling element bearing faults by bandpass filtering the raw signal and then extracting its envelope and then analyzing fault frequency energy by Fourier transform. However, traditional Envelope analysis based algorithm such as high frequency resonance technique and spectral kurtosis has limitation in extracting faulty signal and constructing optimal bandpass-filter. This paper employs empirical mode decomposition(EMD) to decompose signal and sort fault implemented signal and particle swarm optimization(PSO)to optimize bandpass filter. The performance of “EMD+PSO Envelope analysis” was checked under varying fault location and load condition by CWRU data, and varying operating speed and fault size by SNU data. It was shown that suggested algorithm successfully diagnose four commonly occur bearing fault location and also naturally formed distributed fault under different speed and loading condition. It was also shown that suggested algorithm presents much higher performance compare to three previously introduced Envelope analysis algorithm.
#Ball bearing(볼베어링) #Envelope analysis(포락 해석) #Fault diagnosis (고장진단) #Particle swarm optimization(입자 군집 최적화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 진단 알고리즘
3. 데이터 취득
4. 진단 결과
5. 결론
참고문헌

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