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환경적 요인과 연관된 진동 파라메터를 진단하기 위한 이동평균 예측 진단 모듈 개발
오세도(Se-do Oh),김영진(Young-jin Kim),이태휘(Tae-hwi Lee) 대한기계학회 2013 大韓機械學會論文集A Vol.37 No.6
본 논문에서는 환경 요인에 영향을 받아 평균이동이 발생하는 진동 파라메터에 대한 진단 방법을 연구하였다. 양산라인에서는 측정 시점에 따라 변화되는 환경요인에 대응되어 측정된 진동 파라메터의 평균이 변화될 수 있다. 이러한 경우 기존에 널리 사용되는 고정된 관리한계선을 사용하는 진단 기법을 사용할 경우 시간이 흐름에 따라 오분류가 발생한다. 이 한계점을 극복하기 위해 저자들은 회귀분석을 활용해 평균 변화의 주요 원인이 되는 환경요인간의 함수관계를 규명하고, 이를 평균이동의 예측에 활용해 각 진단 시점별로 경계 상한과 하한을 유연하게 변경하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 적용 과정에서 필요한 모수의 설정 시 레퍼런스 데이터 평가를 통해 합리적인 모수를 추정하는 것이 가능하고, 환경이 변화되는 각 시점에서 데이터에 대해 유연한 진단을 보장한다. H사의 디젤엔진 생산라인의 엔진 진동 검사 데이터를 활용하여 본 논문의 방법론에 대한 검증을 실시하였으며 만족스러운 결과를 도출하였다. In this study, the authors develop a methodology for a diagnostic system with a vibration parameter that is influenced by environmental factors. The data tends to have a varying average over time. Often, these features are found in statistical data retrieved from a production line. If we utilize existing statistical techniques for these features, we could derive an incorrect diagnostic conclusion based on the different average values. To overcome the limitations of previous methods, the authors apply a function analyzed through regression analysis to predict the mean value and corresponding upper and lower limits at each stage. This technique also provides corresponding statistical parameters in varying dynamic means. To validate the proposed methods, we retrieve data from the engine assembly line of H Motors and verify the results.
엔진 조립라인의 이상진단시스템 개발 : 진단을 위한 충격성 불량 유형
오세도(Oh Se-do),김영진(Kim Young-jin),서해윤(Seo Hae-yun),이태휘(Lee Tae-hui),이재원(Lee Jae-won) 대한기계학회 2010 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2010 No.11
In this study, we developed a diagnostic system to monitor the failure in engine assembly line. Sensory analysis, time domain analysis, frequency analysis and statistical analysis has limitations in the diagnosis of engine assembly failure, in case of a special vibration waveform (crashing and damping signals) of abnormal assembly of engines. In dealing with abnormal signals from engine assembly line, there are limitation in using current time and frequency domain methodologies. wavelet technique is implemented in dealing with crashing and damping signals. Also, a new technique in developing diagnostic rules out of sensory data is implemented and proved valid.
환경적 요인에 영향을 받는 회전진동기기의 진단을 위한 이상진단 모듈 개발
오세도(Oh Se-do),김영진(Kim Young-jin),이태휘(Lee Tae-hwi) 대한기계학회 2011 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2011 No.10
In this paper, authors develop the methodology for the diagnostic system with the autocorelation data which is influenced by the environmental factors. The data has a tendency of varying average over the time. Often, these features are found in the statistical data retrieved from the production line. If we utilize the existing statistical techniques for these features, we could face a wrong diagnostic conclusion based on the different average values. In order to overcome the limitations in previous methods, authors apply the function analyzed through the regression analysis in predicting the mean value and corresponding upper and lower limits at the each stage. This technique also provide corresponding statistical parameters in varying dynamic means. In order to validate the proposed methods, we retrieve the data from the engine assembly line of H Motors and verify the results.
엔진 양산라인의 충격성 불량유형 신호 진단을 위한 진단시스템 개발
오세도(Oh Se-do),김영진(Kim Young-jin),서해윤(Seo Hae-yun),이태휘(Lee Tae-hwi),이재원(Lee Jae-won) 대한기계학회 2011 大韓機械學會論文集A Vol.35 No.8
본 연구를 통하여 개발하고자 하는 진단시스템은 자동차 엔진 어셈블리라인에서 발생될 수 있는 특정 조립 불량유형을 검사하는 시스템이다. 대상으로 하는 불량 유형은 엔진 고장의 유형 중 커다란 충격성신호가 발생한 후, 보상적인 작은 충격파가 주기적으로 발생되는 형태이다. 이러한 불량유형을 기존의 시간영역분석 진단, 주파수분석, 통계적분석등에 의해 진단할 경우 한계점이 존재한다. 이에 웨이블릿 잡음 제거 전처리 방법, 피크검지 알고리즘, 불순도 최소값 선택 분할 방법을 이용한 새로운 유형의 이상진단 방법을 개발하는 연구를 진행하였다. We develop a diagnostic system to monitor failures in an engine-assembly line. Existing techniques such as sensory analysis, time domain analysis, frequency analysis, and statistical analysis have limitations in the diagnosis of engine-assembly failure when there are abnormal vibration waveforms (crashing and damping signals) during the assembly. We use a wavelet technique to deal with crashing and damping signals. We also implement a new technique for developing diagnostic rules from sensor data, and we demonstrate its validity.
ITS를 위한 차량검지시스템을 기반으로 한 교통 정체 예측 모듈 개발
신원식(Won-Sik Sin),오세도(Se-do Oh),김영진(Young-Jin Kim) 대한산업공학회 2010 산업공학 Vol.23 No.4
The role of Intelligent Transportation System (ITS) is to efficiently manipulate the traffic flow and reduce the cost in logistics by using the state of the art technologies which combine telecommunication, sensor, and control technology. Especially, the hardware part of ITS is rapidly adapting to the up-to-date techniques in GPS and telematics to provide essential raw data to the controllers. However, the software part of ITS needs more sophisticated techniques to take care of vast amount of on-line data to be analyzed by the controller for their decision makings. In this paper, the authors develop a traffic congestion prediction model based on several different parameters from the sensory data captured in the Vehicle Detection System (VDS). This model uses the neural network technology in analyzing the traffic flow and predicting the traffic congestion in the designated area. This model also validates the results by analyzing the errors between actual traffic data and prediction program.