A Study on the Design of Fault-Diagnosis System for Healing Mill Bearing in Wavelet Transform

웨이브렛 변환을 이용한 압연기 베어링 고장-진단 시스템 설계에 관한 연구

  • 배영철 (여수대학교 전기공학과) ;
  • 김이곤 (여수대학교 전기공학과) ;
  • 최남섭 (국립여수대학교 전기 및 반도체공학과) ;
  • 김경민 (여수대학교 전기공학과) ;
  • 정양희 (여수대학교 전기공학과)
  • Published : 2000.12.01

Abstract

A diagnosis system that provides early warnings regarding machine malfunction is very important for rolling mill so as to avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. But it is very difficult to provide early warnings in rolling mill. Because dynamics of rolling mill is non-linear. This Paper proposes a new method for diagnosis of rolling mill using wavelet transform(W) to solve this problem. Proposed method that measures the vibration signals of rolling mill on-line and analyze it using wavelet to acquire pattern data. And we design a fault-diagnosis system that diagnose a rolling mill using this data. Validity of the new method is asserted by real numerical data experiment.

압연기의 기계적인 이상을 사전에 알아내는 압연기 베어링 고장-진단 시스템은 예측하지 못하는 압연 공정의 중단으로 인하여 발생하는 큰 피해를 사전에 막기 위해서 매우 중요한 시스템이다. 그러나 압연기의 동적 거동은 비선형 특성이 매우 강하기 때문에 압연기에서 사전에 고장 예측 정보를 제공하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 압연기의 고장 진단 방법을 제안하였으며 제안된 방법은 온라인으로 압연기에서 진동 신호를 실시간으로 측정하여 웨이브렛을 이용하여 패턴을 분석하고 분석된 결과로부터 고장 특징 정보를 얻었다. 얻어진 데이터를 이용하여 압연기 베어링을 진단하는 뉴로 퍼지 모델을 설계하고 수치적인 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 입증하였다.

Keywords