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AE 신호 및 신경회로망을 이용한 공작기계 주축용 베어링 결함검출
Detection of Main Spindle Bearing Defects in Machine Tool by Acoustic Emission Signal via Neural Network Methodology

정의식    (대전산업대학교 기계설계 공학과  );
  • 초록

    This paper presents a method of detection localized defects on tapered roller bearing in main spindle of machine tool system. The feature vectors, i.e. statistical parameters, in time-domain analysis technique have been calculated to extract useful features from acoustic emission signals. These feature vectors are used as the input feature of an neural network to classify and detect bearing defects. As a results, the detection of bearing defect conditions could be sucessfully performed by using an neural network with statistical parameters of acoustic emission signals.


  • 주제어

    음향방출신호 .   신경회로망 .   베어링결함검출 .   테이퍼로울러베어링 .   특징벡터 .   통계매개변수 .   시간영역 해석기법 .   acoustic emission signal .   neural network .   bearing defect detection .   tapered roller bearing .   feature vectors .   statistical parameters .   time-domain analysis techniques.  

  • 참고문헌 (10)

    1. Applications for Early Detection of Rolling Element Bearing Failures Using the High Frequency Resonance Techinique , Darlow, M. S.;Badgley, R.H. , ASME Paper No. 75-DET-46 / v.,pp.,
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    7. Liu, T.I.;Mengel, J. M. , Detection of Ball Bearing Conditions by an A.I. Approach, Sensor, Controls, and Quality Issues in Manufacturing / v.,pp.,
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    9. 신경회로망을 이용한 공작기계 주축용 베어링의 고장검지 , 정의식(외3명) , 한국정밀공학회 / v.12,pp.33-39,
         
    10. Estimate of the Fatigue Condition on Rolling Bearing by AE , Nishimoto, S.;Kameno, R. , Progress in Acoustic Emission, Japan Soc. for NDI / v.,pp.446-453,

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