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이용수
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This paper proposes preemptive measures for preventing faults and abnormalities in production by analyzing external vibrations, noise, and temperature in injection molding machines within the fundamental manufacturing industry. The study utilizes the Power Spectral Density (PSD) to transform data from the time domain to the frequency domain, enabling the identification of irregular frequency components. By monitoring changes in specific frequency ranges, the stydy aims to detect irregularities indicative of potential faults at an early stage, facilitating predictive maintenance. The methodology involves synchronizing measurement timing with the equipment"s operational cycle, capturing vibrations, noise, and temperature at regular intervals. Real-time data is then compared with established baseline values to identify deviations. The proposed algorithm highlights the potential for real-time monitoring and preemptive maintenance in injection molding equipment.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 접근법
3. 실험적 결과
4. 결론
REFERENCES
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