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자료유형
학술저널
저자정보
강호현 (부산대학교) 김화영 (부산대학교) 안중환 (부산대학교)
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제31권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
51 - 56 (6page)

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2022

크랭크축의 미세속도변화를 이용한 선박엔진의 착화불량 상태 감시
강호현 기계공 2022.01 학위논문
크랭크축의 미세속도변화를 이용한 선박엔진의 착화불량 상태 감시
강호현 ,  김화영 ,  안중환 센서학회지 2022.01 학술저널

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In this study an efficient method for detecting and monitoring engine misfiring, focusing on minute speed changes in the crankshaft is proposed., Its validity is verified using various misfiring cases. Typically, the crankshaft speed fluctuates around the normal value depending on the engine misfiring status. Even a minute speed change in the crankshaft can be estimated by measuring the rotation time of each tooth of the 118-tooth flywheel attached to the crankshaft with a 2-MHz timer. Therefore, a speed pattern for an in-line six-cylinder engine consists of 236 tooth rotation speeds corresponding to the two rotations of the crankshaft, in which all the cylinders complete four-stroke cycle. FFT analysis can reduce the number of components of a speed pattern from 236 to just four major components: ? fundamental frequency_(f), 2f, 3f, 6f., ? This makes the comparison of the misfiring cases simpler and faster. In the experiment, five engine status cases (one normal firing and, four misfiring cases) were simulated. While the 6f component was the largest for the normal case, the f component increased as misfiring occurred one, two apart, and two consecutive times. The 3D FFT pattern comprising the ratio of f, 2f, and 3f, 6f showed that the distance between the misfiring and normal states was larger.
#Misfiring #Mornitoring #Speed change of crankshaft #Flywheel tooth #Ship engine #FFT(Fast Fourier Transform) Pattern

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