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풍력터빈 기어박스 내의 기어균열에 대한 모델 기반 고장진단
임상혁,박성훈,최주호,Leem, Sang Hyuck,Park, Sung Hoon,Choi, Joo Ho 한국전산구조공학회 2013 한국전산구조공학회논문집 Vol.26 No.6
모델기반 고장 진단법은 풍력발전기의 상태감지 시스템(Condition monitoring system)에 적용을 목적으로 변동 하중조건하에서 작동하는 기어박스내의 기어의 균열을 진단하기 위해 제시하였다. 두 개의 평기어(Spur gear)로 구성된 간단한 테스트 베드가 위의 접근방법을 검증하기 위해 구축되었고, 기어의 균열은 기어의 뿌리부분에 균열을 인가하여 묘사하였다. 축의 회전속도에 독립적인 타코미터를 기반으로 한 오더분석(Order analysis)을 균열크기 진단에 적용하였고, 테스트 베드의 작동을 시뮬레이션하기 위해 집중변수 모델(Lumped parameter dynamic model)이 사용되었다. 모델에서 균열과 밀접히 관련된 변수는 측정된 신호와 시뮬레이션된 신호 간의 차이를 최소화하는 최적화 기법으로 역추정하였다. 제시한 방법의 유효성을 보이기 위해, 미리 정의된 모델 변수로부터 생성된 시뮬레이션 신호를 테스트-베드로부터 측정된 신호로 가정하고, 제시한 방법을 사용하여 변수를 역추정하였다. 결과는 실제 값과 일치하였고, 이를 통해 알고리즘이 제대로 작동함을 알 수 있었다. 다음 연구에서는 실제 테스트 베드의 실제균열에 적용하고자 한다. A model-based method is proposed to diagnose the gear crack in the gearbox under variable loading condition with the objective to apply it to the wind turbine CMS(Condition Monitoring System). A simple test bed is installed to illustrate the approach, which consists of motors and a pair of spur gears. A crack is imbedded at the tooth root of a gear. Tachometer-based order analysis, being independent on the shaft speed, is employed as a signal processing technique to identify the crack through the impulsive change and the kurtosis. Lumped parameter dynamic model is used to simulate the operation of the test bed. In the model, the parameter related with the crack is inversely estimated by minimizing the difference between the simulated and measured features. In order to illustrate the validation of the method, a simulated signal with a specified parameter is virtually generated from the model, assuming it as the measured signal. Then the parameter is inversely estimated based on the proposed method. The result agrees with the previously specified parameter value, which verifies that the algorithm works successfully. Application to the real crack in the test bed will be addressed in the next study.
임상혁,안다운,임체규,황웅기,최주호,Leem, Sang-Hyuck,An, Dawn,Lim, Che-Kyu,Hwang, Woongki,Choi, Joo-Ho 한국전산구조공학회 2012 한국전산구조공학회논문집 Vol.25 No.3
본 연구에서는 모드 I의 변동진폭하중 하에서 평판의 두께관통 균열성장을 예측하고 예측결과를 실험을 통해 검증하였다. 균열성장 모델을 위해 과하중으로 인한 균열가속과 지연효과를 고려하는 Huang의 모델식을 이용하였다. 실험적 검증을 위해 Al6016-T6 평판 균열을 제작하여 변동하중을 부여하고 균열길이를 일정 주기로 육안 측정하였다. 측정데이터로부터 모델 변수를 추정하기 위해 베이지안 접근법에 기반한 파티클 필터 방법을 이용하였고, 이를 통해 위험크기까지의 미래 거동 및 잔존수명을 확률적으로 예측하였으며, 이를 실제 실험한 결과와 비교하였다. 그 결과 변동하중에 의한 균열지연이 잘 예측됨을 확인하였고, 측정 데이터가 증가할수록 예측된 중앙값(median)이 실제와 점점 더 일치하였다. In this study, crack growth in a center-cracked plate is predicted under mode I variable amplitude loading, and the result is validated by experiment. Huang's model is employed to describe crack growth with acceleration and retardation due to the variable loading effect. Experiment is conducted with Al6016-T6 plate, in which the load is applied, and crack length is measured periodically. Particle Filter algorithm, which is based on the Bayesian approach, is used to estimate model parameters from the experimental data, and predict the crack growth of the future in the probabilistic way. The prediction is validated by the run-to-failure results, from which it is observed that the method predicts well the unique behavior of crack retardation and the more data are used, the closer prediction we get to the actual run-to-failure data.
변동진폭하중 하에서 균열성장예지를 위한 베이지안 모델변수 추정법
임상혁(Sang Hyuck Leem),안다운(Dawn An),최주호(Joo-Ho Choi) 대한기계학회 2011 大韓機械學會論文集A Vol.35 No.10
본 연구에서는 측정된 균열 데이터를 토대로 변동하중 하에서의 균열성장모델 변수들을 베이지안 모델변수 추정 방법을 통해서 확률적인 분포로 구하는 방법을 제시하였다. 모델변수의 확률분포를 구하기 위해 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 샘플링 방법을 이용하였다. 변동하중 하에서는 균열성장 모델이 더욱 복잡해 짐에 따라 기존의 MCMC 기법으로는 확률분포를 잘 구하지 못하므로 주변확률밀도분포를 제안함수로 사용하는 MCMC 기법을 새롭게 제안하였다. 모델변수의 추정을 위해 여러 크기의 일정 진폭 하중 하에서 시편시험을 수행하여 얻은 균열성장 데이터를 이용하였다. 추정된 변수들을 사용하여 변동하중 하에서의 시편에 대해 균열성장 예측을 수행하였고, 이를 실제 시험 데이터를 통해서 검증하였다. In this study, crack-growth model parameters subjected to variable amplitude loading are estimated in the form of a probability distribution using the method of Bayesian parameter estimation. Huang's model is employed to describe the retardation and acceleration of the crack growth during the loadings. The Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is used to obtain samples of the parameters following the probability distribution. As the conventional MCMC method often fails to converge to the equilibrium distribution because of the increased complexity of the model under variable amplitude loading, an improved MCMC method is introduced to overcome this shortcoming, in which a marginal (PDF) is employed as a proposal density function. The model parameters are estimated on the basis of the data from several test specimens subjected to constant amplitude loading. The prediction is then made under variable amplitude loading for the same specimen, and validated by the ground-truth data using the estimated parameters.