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LSTM을 이용한 협동 로봇 동작별 전류 및 진동 데이터 잔차 패턴 기반 기어 결함진단
백지훈,유동연,이정원 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.12 No.10
최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다. Recently, various fault diagnosis studies are being conducted utilizing data from collaborative robots. Existing studies performing faultdiagnosis on collaborative robots use static data collected based on the assumed operation of predefined devices. Therefore, the faultdiagnosis model has a limitation of increasing dependency on the learned data patterns. Additionally, there is a limitation in that a diagnosisreflecting the characteristics of collaborative robots operating with multiple joints could not be conducted due to experiments using asingle motor. This paper proposes an LSTM diagnostic model that can overcome these two limitations. The proposed method selectsrepresentative normal patterns using the correlation analysis of vibration and current data in single-axis and multi-axis work environments,and generates residual patterns through differences from the normal representative patterns. An LSTM model that can perform gear weardiagnosis for each axis is created using the generated residual patterns as inputs. This fault diagnosis model can not only reduce thedependence on the model's learning data patterns through representative patterns for each operation, but also diagnose faults occurringduring multi-axis operation. Finally, reflecting both internal and external data characteristics, the fault diagnosis performance wasimproved, showing a high diagnostic performance of 98.57%.
박성호,최주호 한국전산구조공학회 2017 한국전산구조공학회논문집 Vol.30 No.2
In this paper, classification of spall and crack faults of gear teeth is studied by applying the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) for the gear transmission error(TE). Finite element models of the gears with the two faults are built, and TE is obtained by simulation of the gears under loaded contact. EEMD is applied to the residuals of the TE which are the difference between the normal and faulty signal. From the result, the difference of spall and crack faults are clearly identified by the intrinsic mode functions(IMF). A simple test bed is installed to illustrate the approach, which consists of motor, brake and a pair of spur gears. Two gears are employed to obtain the TE for the normal, spalled, and cracked gears, and the type of the faults are separated by the same EEMD application process. In order to quantify the results, crest factors are applied to each IMF. Characteristics of spall and crack are well represented by the crest factors of the first and the third IMF, which are used as the feature signals. The classification is carried out using the Bayes decision theory using the feature signals acquired through the experiments.
기어 및 베어링의 건전성 예측관리를 위한 튜토리얼: 고급신호처리
김석구(Seokgoo Kim),임채영(Chaeyoung Lim),함석주(Seok-Ju Ham),박형준(Hyungjun Park),최주호(Joo-Ho Choi) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.12
기어와 베어링은 회전기계에 사용되는 부품으로, 많은 고장이 이들에 의해 발생한다. 이의 예방을 위해 최근 건전성 예측관리(Prognostics and Health Management, PHM) 기술이 활발히 연구되고 있는데, 이는 결함을 감지, 진단하고 고장시점을 사전 예측하는 것이다. 그러나 이들 연구내용은 대부분 PHM 전문가를 위한 선도적 연구 또는 연구동향 리뷰가 주를 이루어 PHM에 처음 입문하거나 실용 알고리즘을 찾는 엔지니어에게는 도움이 제한적이었다. 본 논문에서는 이를 해결하고자 기어 베어링에 대해 최근까지 개발된 많은 기법을 토대로 대표적 고장진단 절차를 제시하고, 공개된 데이터를 이용하여 단계별로 신호처리 및 진단 수행방법을 소개함으로써, 엔지니어가 PHM 과정을 손쉽게 이해하고 구현하도록 하였다. 본 논문은 그 첫 단계인 신호처리 부분이며, 실제 구현을 위해 MATLAB에서 제공하는 함수를 이용하였다. 향후 다음 단계인 특징신호추출, 고장진단 및 고장예지를 계속 소개할 예정이다. Gears and bearings are essential components that cause most failures in many rotating machineries. To prevent the failures, Prognostics and Health Management(PHM) technique is recently studied actively, which consists of fault detection, diagnosis and prognosis. The published studies however address mostly the academic advances or technical reviews, which are of limited value to the practical or beginning engineers. In this paper, a general PHM steps applicable to the gears and bearings are briefly described, in which a tutorial is addressed using the open data for each of the steps to aid the easy understanding and implementation of the PHM process. As a first part of the work, signal processing step is addressed using MATLAB functions that are easily available to engineers. Tutorials for the next steps will be followed in the subsequent publications.
박기호(Park, Ki-Ho),정상진(Jung, Sang-Jin),위혁(Wee, Hyuk),김진성(Kim, Jin-Seong),한관수(Han, Kwan-Su),김민호(Kim, Min-Ho) 한국소음진동공학회 2008 한국소음진동공학회 논문집 Vol.18 No.1
This paper presents a detecting technique for the improvement in quality by appling the various vibrational characteristics theory. The object of this study is to objectively point out faulty gear by developing the program which can be used to analyze and predict the vibrational characteristics caused by gear wear, deformation and nick of auto-transmission. The fault detection methods by vibrational signal analysis of gear have been progressed in the various fields of industry. These methods have the advantage of being easy to attach the accelerometer without discontinuance of the structure. But not all the methods are efficient for finding early faults. So in the thesis, we completed development of the inspection system of vibration by appling the most efficient detecting methods and verified the system's reliability through experiments.