AI요약

기존의 베어링 진단 기술은 가속도와 회전주파수 분석에 의존하여 유체윤활베어링 특유의 복합적인 이상 징후를 정확히 포착하지 못하는 한계가 있었습니다. 본 기술은 윤활유의 온도, 습도, 유량 및 베어링 진동이라는 네 가지 핵심 인자를 동시에 측정하여 상관관계를 분석하는 다변량 회귀모델을 활용합니다. 베어링 패드와 외부 케이싱 사이의 윤활유 내부에 센서를 배치하여 실시간 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 최적화된 상태지수를 산출하여 이상 여부를 판정합니다. 이를 통해 유체윤활베어링에 특화된 정밀 진단이 가능해지며, 휴대단말기 모니터링을 통해 설비 사고를 미연에 방지하고 유지보수의 경제성을 확보할 수 있습니다.