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      KCI등재

      진동신호를 이용한 회전기계의 상태감시를 위한 손상지수 개발 및 대형 원심압축기에 적용 사례

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      https://www.riss.kr/link?id=A104384201

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      Many machinery diagnosis methods and strategies utilizing measured vibration signals have been developed greatly over the last a few decades and used as a key element in the area of condition-based maintenance (CBM). Most of these sophisticated diagnosis methods focus on appropriate feature extraction from the measured signals in the time, frequency, and time-frequency domains, and generally require engineers to have specific knowledge of the method. However, it is often the case that field engineers are not well trained to apply these methods appropriately. Instead, they often want to know whether a machine under observation needs a further special inspection or not. In this paper, a few damage indexes are suggested for field engineers to determine easily whether the machinery under evaluation needs a further detailed examination. The proposed indexes are easy to interpret without requiring special knowledge. An example of using these indexes is demonstrated by applying to a large centrifugal compressor.
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      Many machinery diagnosis methods and strategies utilizing measured vibration signals have been developed greatly over the last a few decades and used as a key element in the area of condition-based maintenance (CBM). Most of these sophisticated diagno...

      Many machinery diagnosis methods and strategies utilizing measured vibration signals have been developed greatly over the last a few decades and used as a key element in the area of condition-based maintenance (CBM). Most of these sophisticated diagnosis methods focus on appropriate feature extraction from the measured signals in the time, frequency, and time-frequency domains, and generally require engineers to have specific knowledge of the method. However, it is often the case that field engineers are not well trained to apply these methods appropriately. Instead, they often want to know whether a machine under observation needs a further special inspection or not. In this paper, a few damage indexes are suggested for field engineers to determine easily whether the machinery under evaluation needs a further detailed examination. The proposed indexes are easy to interpret without requiring special knowledge. An example of using these indexes is demonstrated by applying to a large centrifugal compressor.

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      참고문헌 (Reference)

      1 안병현, "회전기계 결함신호 진단을 위한 신호처리 기술 개발" 한국소음진동공학회 24 (24): 555-561, 2014

      2 정의필, "특징 추출과 검출 오차 최소화 알고리듬을 이용한 회전기계의 결함 진단" 한국소음진동공학회 16 (16): 27-33, 2006

      3 장미, "은닉 마르코프 모델을 이용한 속도 변화가 있는 회전 기계의 상태 진단 기법" 한국소음진동공학회 22 (22): 413-421, 2012

      4 이명준, "압축센싱과 통계학적 기법을 적용한 회전체 시스템의 상태진단" 한국소음진동공학회 26 (26): 651-659, 2016

      5 Fassois, S. D, "Time-series Methods for Fault Detection and Identification in Vibrating Structures" 365 (365): 411-448, 2007

      6 Feng, Z, "Recent Advances in Time-frequency Analysis Methods for Machinery Fault Diagnosis: A Review with Application Examples" 38 (38): 165-205, 2013

      7 Zhao, X, "Multivariate EMD and Full Spectrum based Condition Monitoring for Rotating Machinery" 27 : 712-728, 2012

      8 Shin, K, "Machinery Fault Diagnosis Using Two-channel Analysis Method Based on Fictitious System Frequency Response Function" 2015 : 7-, 2015

      9 Jayaswal, P., "Machine Fault Signature Analysis" 2008 : 10-, 2008

      10 Shin, K, "Fundamentals of Signal Processing for Sound and Vibration Engineers" Wiley 2008

      1 안병현, "회전기계 결함신호 진단을 위한 신호처리 기술 개발" 한국소음진동공학회 24 (24): 555-561, 2014

      2 정의필, "특징 추출과 검출 오차 최소화 알고리듬을 이용한 회전기계의 결함 진단" 한국소음진동공학회 16 (16): 27-33, 2006

      3 장미, "은닉 마르코프 모델을 이용한 속도 변화가 있는 회전 기계의 상태 진단 기법" 한국소음진동공학회 22 (22): 413-421, 2012

      4 이명준, "압축센싱과 통계학적 기법을 적용한 회전체 시스템의 상태진단" 한국소음진동공학회 26 (26): 651-659, 2016

      5 Fassois, S. D, "Time-series Methods for Fault Detection and Identification in Vibrating Structures" 365 (365): 411-448, 2007

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      7 Zhao, X, "Multivariate EMD and Full Spectrum based Condition Monitoring for Rotating Machinery" 27 : 712-728, 2012

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      10 Shin, K, "Fundamentals of Signal Processing for Sound and Vibration Engineers" Wiley 2008

      11 Jiang, L, "Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on Multisensor Information Fusion Using SVM and Time-domain Features" 2014 : 8-, 2014

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      16 Jardine, A. K. S, "A Review on Machinery Diagnostics and Prognostics Implementing Condition-based Maintenance" 20 (20): 1483-1510, 2006

      17 Sinha, J. K, "A Future Possibility of Vibration Based Condition Monitoring of Rotating Machines" 34 (34): 231-240, 2013

      18 손종덕, "3MW 풍력발전기 진동상태감시 및 진단시스템 프레임워크" 한국소음진동공학회 25 (25): 553-558, 2015

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      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-02-05 학회명변경 영문명 : Korean Society For Noise And Vibration Engeering (Ksnve) -> Korean Society for Noise and Vibration Engineering(KSNVE) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2001-07-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.28 0.28 0.26
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.25 0.23 0.457 0.05
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