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자료유형
학술저널
저자정보
안병현 (경상대학교) 유현탁 (경상대학교) 최병근 (경상대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.35 No.2
발행연도
2018.2
수록면
163 - 167 (5page)
DOI
10.7736/KSPE.2018.35.2.163

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Fault diagnosis and condition monitoring of rotating machines are important for the maintenance of the gas turbine system. In this paper, the Lab-scale rotor test device is simulated by a gas turbine, and faults are simulated such as Rubbing, Misalignment and Unbalance, which occurred from a gas turbine critical fault mode. In addition, blade rubbing is one of the gas turbine main faults, as well as a hard to detect fault early using FFT analysis and orbit plot. However, through a feature based analysis, the fault classification is evaluated according to several critical faults. Therefore, the possibility of a feature analysis of the vibration signal is confirmed for rotating machinery. The fault simulator for an acquired vibration signal is a rotor-kit based test rig with a simulated blade rubbing fault mode test device. Feature selection based on GA (Genetic Algorithms) one of the feature selection algorithm is selected. Then, through the Support Vector Machine, one of machine learning, feature classification is evaluated. The results of the performance of the GA compared with the PCA (Principle Component Analysis) for reducing dimension are presented. Therefore, through data learning, several main faults of the gas turbine are evaluated by fault classification using the SVM (Support Vector Machine).
#Rotating machinery (회전 기계) #Fault diagnosis (결함 진단) #Feature analysis (특징 분석) #Genetic algorithms (유전 알고리즘) #Support vector machine (서포터 벡터 머신)

목차

1. 서론
2. 실험
3. 특징 추출, 선택 및 분류
4. 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Hwang, W. W. and Yang, B. S., “Fault Diagnosis of Rotating Machinery Using Multi-Class Support Vector Machine,” Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 12, No. 14, pp. 1233-1240, 2004. Mobley, R. K., “An Introduction to Predictive Maintenance,” 2nd Ed., Butterworth-Heinemann, 2002. Yu, H. T., Ahn, B. H., Lee, J. M., Ha, J. M., and Choi, B. K., “Study on Rub Vibration of Gas Turbine Blade for Power Generation,” Proc. of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Spring Conference, pp. 568-570, 2016. Huang, C. L. and Wang, C. J., “A GA-Based Feature Selection and Parameters Optimization for Support Vector Machines,” Expert Systems with Applications, Vol. 31, No. 2, pp. 231-240, 2006. Goldberg, D. E., “Genetic Algorithm in Search, Optimization and Machine Learning,” Addison-Wesley, 1989.

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