도시철도 차량 공기압축기 베어링의 진동 파라메터 분석을 통한 고장진단 연구
A Study on Vibration Parameters for the Diagnosis of Air Compressor Bearing Failure of Urban Railway Vehicles
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도시철도 5호선 전동차 공기압축기(Air Compressor) 정비주기는 4년이나, 베어링 고장예방을 위해2년마다 분해 정비를 시행함으로써 가용성을 저하시키고 있어, 본 논문에서는 베어링 상태진단 방법을 제시함으로써 차량의 가용성 향상 방안을 제시하고자 하였다. 공기압축기는 1,750 rpm으로 회전하고 있으며, 발생되는 진동을 시간 도메인으로 측정한 RMS와 Crest Facter 크기로 이상여부를확인하고 푸리에 변환된 베어링 주파수(BPFI, BPFO, BSF, FTF) 크기를 비교하여 결함 베어링을 확인하였다. 결함검지 알고리즘은 신품 베어링 진동크기를 기준으로 관측대상 진동 크기를 20초간 4 회 비교하여 베어링 결함여부를 판단하였으며, 2개의 베어링 고장 모사시험결과 확률이 87.5%로 나타 나 결함 베어링 검지 확률이 높음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The maintenance cycle of the Air Compressor on Subway Line 5 is four years, and the availability is reduced by performing disassembly maintenance every two years to prevent bearing failures, so this paper suggested ways to improve the availability of vehicles. The air compressor rotates at 1,750 rpm, checks for abnormalities in the RMS and Crest Factor sizes measuring the generated vibration in the time domain, and compares the Fourier transformed bearing frequencies (BPFI, BPFO, BSF, FTF) sizes to confirm defects. The defect detection algorithm compared the vibration size to be observed four times for 20 seconds based on the vibration size of the new bearing to determine whether there is a bearing defect, and the probability of detecting the defective bearing was 87.5%.
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