Analisador LAMAR 소개
업계에서 널리 사용되는 회전 기계의 높은 신뢰성 표준을 유지하는 것은 중요한 경쟁 차별화 요소가 될 수 있습니다. 이 시나리오에서 진동 분석은 이러한 신뢰성을 제공하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있는 기술로 두드러집니다. 예측 유지 관리를 적용하면 잠재적인 문제를 식별하고 오류를 수정하기 위한 개입을 계획할 수 있습니다. 진동 측정은 일반적으로 가속도계 센서를 사용하여 수행되며 대부분의 스마트폰에는 이미 이 센서가 하드웨어에 통합되어 있습니다. 따라서 스마트폰의 사용 증가를 고려하여 회전 기계의 결함 감지에 스마트폰을 적용하면 진동 분석이 대중화될 수 있습니다.
그러나 문헌에서는 진동 분석, 특히 회전 기계의 결함을 감지하기 위해 스마트폰을 사용하는 방법을 아직 거의 탐색하지 않습니다. 본 연구는 이 분야에서 스마트폰의 잠재력을 탐구하여 이러한 격차를 메우는 것을 목표로 합니다. 또한 업계 전문가가 저렴한 장치를 사용하여 기계의 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 돕는 것도 목표입니다.
이를 위해 안드로이드 시스템용 "LAMAR 분석기" 애플리케이션이 개발되어 스마트폰의 결함 감지 가능성을 테스트할 수 있게 되었습니다. 이 애플리케이션을 사용하면 다양한 부하와 임계도의 6가지 조건에서 전기 모터로부터 500Hz의 샘플링 속도로 진동 신호가 수집되었습니다. 70%의 샘플을 훈련용으로, 30%를 테스트용으로 사용한 결과, 엔진 상태 예측 수렴률은 40.6%, 정확도는 96.6%로 나타났다.
제안된 솔루션은 개선 가능성이 있는 유망한 결과를 제시하며 스마트폰을 사용하여 회전 기계의 결함을 식별할 수 있는 미래 솔루션 개발의 길을 열어줍니다.
그러나 문헌에서는 진동 분석, 특히 회전 기계의 결함을 감지하기 위해 스마트폰을 사용하는 방법을 아직 거의 탐색하지 않습니다. 본 연구는 이 분야에서 스마트폰의 잠재력을 탐구하여 이러한 격차를 메우는 것을 목표로 합니다. 또한 업계 전문가가 저렴한 장치를 사용하여 기계의 신뢰성을 향상시킬 수 있도록 돕는 것도 목표입니다.
이를 위해 안드로이드 시스템용 "LAMAR 분석기" 애플리케이션이 개발되어 스마트폰의 결함 감지 가능성을 테스트할 수 있게 되었습니다. 이 애플리케이션을 사용하면 다양한 부하와 임계도의 6가지 조건에서 전기 모터로부터 500Hz의 샘플링 속도로 진동 신호가 수집되었습니다. 70%의 샘플을 훈련용으로, 30%를 테스트용으로 사용한 결과, 엔진 상태 예측 수렴률은 40.6%, 정확도는 96.6%로 나타났다.
제안된 솔루션은 개선 가능성이 있는 유망한 결과를 제시하며 스마트폰을 사용하여 회전 기계의 결함을 식별할 수 있는 미래 솔루션 개발의 길을 열어줍니다.
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