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베어링 결함은 유도 전동기에서 주요 고장 원인이며, 산업적 응용으로 인해 결함의 조기 탐지가 필요합니다. 여러 가지 분석 방법이 결함을 탐지, 식별 및 진단하는 데 사용되었으며, 여기에는 진동 분석이 포함됩니다. 대부분의 분석은 결함으로 피팅을 사용하였으나, 산업 환경에서는 긁힘이 더 일반적인 문제입니다. 본 논문은 이러한 긁힘을 조사하고, 결함 진행과 결함 방향 두 가지 유형의 결함 분석을 적용합니다. 서포트 벡터 머신(SVM) 알고리즘을 사용하여 다양한 유형의 베어링 결함을 분류하고 진단합니다. 부하 전류의 빠른 푸리에 변환에서 얻은 주파수 영역 특징을 사용하여 SVM 알고리즘을 학습시킵니다. 제안된 진단 방법은 다양한 부하 조건에서 유도된 외륜 결함을 사용하여 실험적으로 테스트됩니다. 이 방법은 결함 진단에 성공적인 것으로 나타났으며, 실제 산업 환경에서의 잠재적 응용을 제안합니다.
Pandarakone 외 (Thu,) 이 질문을 연구했습니다.