기계 상태가 바뀌는 순간을 자동으로 찾을 수 있을까?｜Change Point Detection 기반 이상징후 탐지
기계 상태가 바뀌는 순간을 포착하는 기술의 중요성 현대 산업 현장에서 기계는 24시간 멈추지 않고 돌아갑니다. 하지만 기계는 언젠가 반드시 고장이 나거나 성능이 저하되기 마련입니다…
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고장 진단
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FRF는 구조물의 무엇을 보여주는가?｜Frequency Response Function과 전달경로 분석의 원리
주파수 응답 함수가 구조물 해석의 열쇠인 이유 우리는 일상에서 끊임없이 진동과 소음을 경험합니다. 자동차 엔진의 떨림, 스마트폰의 알람 진동, 건물의 미세한 흔들림까지 모든 물리적…
모터 전류만으로 베어링과 로터 이상을 찾을 수 있을까?｜Motor Current Signature Analysis의 Sideband 메커니즘
모터 전류만으로 설비 상태를 진단하는 마법 같은 기술 산업 현장에서 모터는 심장과도 같은 존재입니다. 하지만 이 심장이 언제 멈출지, 혹은 어디가 아픈지 미리 알 수 있다면 얼마나…
진동센서 두 개의 신호가 정말 같은 원인을 보고 있을까?｜Coherence Function으로 측정 신뢰도 판단하기
진동 센서 두 개의 신호가 정말 같은 원인을 보고 있을까 산업 현장이나 연구소에서 기계의 상태를 진단할 때 우리는 흔히 여러 개의 진동 센서를 부착합니다. 예를 들어 모터의 베어링…
SHAP 값은 AI 고장진단 모델을 정말 설명할 수 있을까?｜Explainable AI와 Feature Attribution의 함정
SHAP 값은 AI 고장진단 모델을 정말 설명할 수 있을까 최근 산업 현장에서 인공지능을 활용한 설비 고장진단 모델이 활발하게 도입되고 있습니다. 기계의 진동, 온도, 압력 데이터…
여러 기계의 진동이 센서 하나에 섞였을 때 원인을 분리할 수 있을까?｜ICA·Blind Source Separation 기반 진동진단
여러 기계의 진동이 하나로 섞였을 때 원인을 찾는 마법 같은 기술 공장이나 발전소 같은 산업 현장에는 수많은 기계가 쉴 새 없이 돌아갑니다. 각각의 기계는 고유한 진동을 만들어내는…
Wavelet Transform은 FFT가 놓치는 순간적인 고장을 어떻게 찾을까?｜시간-주파수 해상도와 Transient Fault Detection
웨이블릿 변환으로 순간적인 고장을 찾아내는 원리 산업 현장이나 정밀 기기 유지보수 분야에서 신호 분석은 매우 중요합니다. 기계가 정상적으로 작동하는지, 혹은 곧 고장 날 징조가 있…
Cepstrum Analysis는 왜 복잡한 기어 Sideband를 분리하는 데 유리할까?｜Quefrency Domain 기반 고장진단
기어 진단에서 켑스트럼 분석이 필수적인 이유 산업 현장에서 기계의 상태를 감시할 때 가장 흔히 접하는 부품 중 하나가 바로 기어입니다. 기어는 동력을 전달하는 핵심 요소이지만, 운…
Sparse Sensing으로 적은 센서만 사용해 고장을 찾는 방법｜Compressed Sensing과 기계 상태진단
스파스 센싱으로 기계 고장을 진단하는 효율적인 방법 산업 현장에서 기계의 상태를 점검하는 일은 매우 중요합니다. 기계가 갑자기 멈추면 생산 라인이 중단되고 막대한 경제적 손실이 발…