실험적 방법을 이용한 자동차 부품의 고장신호 분석

Abstract

생활수준의 향상과 더불어 자동차에 대한 수요가 급증하고 있고, 이에 자동차의 정상가동을 위한 진단, 정비 면에서도 많은 정비기술자와 축적된 진단 기술을 요구하고 있다. 자동차의 고장은 그 종류나 특징 면에서 다양하게 나타나게 되므로 자동차의 진단과 점검에는 많은 노동력과 비용, 시간이 소요되며 운전자에 의한 정보를 기대하기 힘든 경우에는 진단이나 정비과정에 많은 어려움을 겪게 된다. 특히 소음과 진동 등 운전자의 주관적인 평가대상에 대해서는 적절한 해결의 제시가 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 운전자에 의한 일반적인 정보와 진동·소음센서에 의한 정보의 신호처리기술을 종합하여 자동차 부품의 이상 신호 분석을 하였다. 이 때, 고장의 발생빈도가 높은 고장원인인 엔진오일 상태, 엔진의 과열상태, 점화플러그, 허브베어링, 배기계, 벨트의 상태 등을 실험대상으로 하였다. 그리고 정상 상태 대비 이상 신호에 따른 진동·소음 데이터 변화율을 계산하여 작동 모드 별 실내음압에 영향을 미치는 신호 및 해당 주파수 특성을 분석하였다. 이에 따라 자동차 정비 전문가 시스템 구축을 위한 기초 연구로 엔진부의 이상 신호와 각 부품 별 이상 신호로 나누어 분석하여 데이터 처리 과정 및 이상 증상 별 경향 파악에 본 연구의 목적을 둔다.; Due to a skyrocketed demand for automobiles, there has been a lot of problems about their maintenance and a lack of mechanics. We spend a lot of time and make an effort on those problems because there are variety cases of mechanical failures. Moreover, there is the most difficult case for mechanics that a driver could not give any reasons of their car failure. Furthermore, there have not been any obvious solutions for noise and vibration problems because it is based on personal opinions. In this study, therefore, both general information from drivers and sensed signal focusing on noise and vibration with signal processing technology have been analyzed to detect fault signal which are state of engine oil, overheated engine, spark plug, bearing, exhaust system, belt and etc. In addition, characteristics of signals and frequencies have been analyzed comparing normal signal with abnormal signal. Therefore, the purpose of this study is to establish automobile maintenance expert system doing from basic study to specific parts study using normal and abnormal signal processing