에이티에스, ATS

예측 유지 관리(PdM- Predictive maintenance )는 고장 가능성을 줄이기 위해 정상 작동 중에 장비의 성능과 상태를 모니터링하는 유지 관리입니다. 상태 기반 유지보수라고도 하는 예측 유지보수는 1990년대부터 산업 분야에서 활용되어 왔습니다.그러나 실제로 예측 유지 보수는 그 역사가 공식적으로 문서화되어 있지 않지만 훨씬 더 오래되었습니다. 예측 유지보수의 목표는 먼저 장비 고장이 발생할 수 있는 시점을 예측하고(특정 요인을 기반으로) 정기적으로 예정된 시정 유지보수를 통해 고장을 예방하는 것입니다. 예측 유지보수는 최적의 기계 사용을 보장하기 위해 공정 조건 동안 기계를 지속적으로 모니터링하는 것으로 정의되는 상태 모니터링 없이는 존재할 수 없습니다. 상태 모니터링에는 온라인, 정기..

보드선도(Bode Plot)은 제어 시스템의 설계 및 분석 목적으로 사용되는 그래픽 방법입니다. Bode Plot에서는 시스템의 주파수 응답을 그래픽으로 표현하는 방법을 단순화하는 데 도움이 되는 로그 스케일이 사용됩니다.보드선도에서 크기의 로그와 위상 각도의 로그는 주파수의 로그 값에 대해 별도로 표시됩니다.    1. 보드선도의 필요성주파수 응답 곡선의 기본 형태가 크기와 위상 각도 사이의 플롯을 나타내며 입력 주파수의 다양한 값, 즉 ω에 대해 표시됩니다. 이러한 플롯에서는 0에서 ∞까지의 ω 변동이 있으며 이에 대해 다양한 크기 및 위상각 값이 달성됩니다. 그러나 선형 스케일에서 크기와 위상각의 모든 값을 수용하는 것은 매우 어렵습니다. 따라서 H.W. Bode는 제어 시스템의 안정성 분석을 위해..

대규모 시스템을 다룰 때는 저장 및 사용을 위한 데이터가 필요하며 이 데이터를 저장하는  데이터 스토리지 시스템을 사용하고 있습니다. 이러한 시스템을 데이터베이스 서버라고 합니다. IT 프로그래머에게는 데이터를 저장하고 검색하는 데 매우 필수적인 도구입니다. 내장 장치의 메모리를 소비하는 대신 이러한 대용량 스토리지 메모리에 데이터를 덤프하기만 하면 됩니다. 이러한 데이터베이스 서버에는 다양한 유형이 있습니다.  데이터베이스 서버의 종류와 차이점에 대해 알아보겠습니다.     1. 데이터베이스 서버데이터베이스 서버 시스템은 검색 또는 조작을 위해 데이터를 저장하는 데 사용되는 소프트웨어 도구입니다. 소규모 데이터 요구 사항이 아닌 대규모 시스템에 사용됩니다. 매분마다 메모리에 데이터를 덤프해야 하는 응용..

평균과 중앙값 모두 데이터 집합의 중심 경향을 알수 있습니다. 중위수가 특이치에 덜 민감하다는 사실에도 불구하고, 평균은 전자 및 디지털 신호 처리에서 더 자주 사용됩니다. 산술 평균은 사실 전기 공학에서 필수적인 통계 기법입니다.그러나 데이터 세트를 적절하게 설명하거나 이해하기 위해서는 평균 이상의 것이 필요한 경우가 많습니다.중심 경향만 보고할 때는 데이터의 중요한 측면, 즉 값이 중심 경향에서 벗어나는 방식을 고려하지 않습니다. 1. 평균두 개의 아날로그 입력 신호를 디지털화했다고 가정해 보겠습니다. 디지털 코드를 다시 볼트 단위로 변환하고 이산시간 파형을 플로팅하면 다음과 같습니다.  플롯을 보는 것만으로도 평균을 추측할 수 있습니다: 파란색 신호의 중심 경향은 1.2V이고 빨간색 신호의 중심 경..

실제 진동 데이터는 일반적으로 시간 도메인에서 명확하지 않은 다양한 주파수로 구성됩니다. 따라서 엔지니어는 주파수 영역의 신호를 나타내기 위해 전력 스펙트럼 밀도(PSD)를 사용하는데, 이는 결과가 지속 시간, 샘플링 레이트 또는 주파수 빈 폭과 무관하기 때문에 더 간단한 푸리에 변환(FFT)에 비해 이점이 있습니다.  파워 스펙트럼 밀도(PSD-Power Spectral Density) 함수란?시간의 함수인 진동 데이터, 즉 시간 영역 데이터는 진동의 상대적 강도에 대한 정보를 제공할 수 있지만, 시간 영역 데이터는 에너지가 집중되는 주파수에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 주파수 영역 정보의 경우, 주파수 성분에 대한 시계열 데이터의 파워 분포를 설명하는 파워 스펙트럼 밀도(PSD)가 필요합니다. 파..

노이즈 캔슬링 헤드폰과 이어버드는 음악 감상, 출퇴근 소음 차단, 심지어 작업에도 탁월한 평화롭고 소음 없는 청취 경험을 만드는 능력을 알게 될 것입니다. 모든 노이즈 캔슬링 제품이 동일하게 만들어지는 것은 아니지만 이러한 장치 중 상당수는 몇 가지 일반적인 오디오 기술로 통합됩니다. 이러한 헤드폰과 이어버드 중 다수가 사용하는 기능 중 하나는 능동형 소음 제거 또는 ANC( Active Noise Cancellation)입니다. 노이즈 캔슬링에 관해서는 ANC를 기초로 생각할 수 있으며 ANC 관련 내용에 대해 알아보겠습니다. 액티브 노이즈 캔슬링이란? 고등학교나 대학에서 물리학 입문 수업을 들은 적이 있다면 파동을 다룬 섹션을 기억할 것입니다. 물, 빛 또는 소리로 만들어진 파동은 모두 몇 가지 고유..

왜곡은 오디오 구성 요소의 중요한 특징이며 스피커, 앰프 및 기타 오디오 및 음향 장치의 제품 사양에 자주 언급됩니다. 하지만 유감스럽게도 그 용어가 잘못 사용되거나 중요한 정보가 누락되는 경우가 많습니다. 왜곡의 개념 및 측정 방법의 명확성과 적절한 사용을 목표로 합니다. ​ 첫째로, 모든 왜곡이 나쁜것은 아니며 의도적으로 만들 수도 있습니다. 예를 들어 튜브 증폭기의 '소프트' 사운드가 될 수 있습니다. 트랜지스터 앰프와는 달리 진공 튜브 앰프는 주로 짝수 고조파로 구성된 왜곡을 생성하므로 기본 주파수와 밀접한 관계가 있습니다. 이것은 청취자들을 만족시킬 수 있는 소리를 만들어냅니다. 반면에 음성이나 음악을 녹음해서 가능한 한 원곡에 가깝게 재생산하는 것에 대한 왜곡은 바람직하지 않습니다. 이러한 원..

다이나믹 신호 분석기의 일반적인 응용 분야는 기계 시스템의 주파수 응답 기능(FRF)을 측정하는 것입니다. 이를 네트워크 분석이라고도 하며, 시스템 입력과 출력이 동시에 측정됩니다. 이러한 다중 채널 측정을 통해 분석기는 시스템이 입력을 "변경"하는 방법을 측정할 수 있습니다. 시스템이 선형인 경우(일반적인 가정) 이 "변경"은 주파수 응답 함수(FRF)에 의해 완전히 설명됩니다. 사실, 선형적이고 안정적인 시스템의 경우 모든 입력에 대한 시스템의 응답은 주파수 응답 함수를 아는 것만으로도 예측할 수 있습니다. 광대역 랜덤, 사인, 스텝 또는 과도 신호는 테스트 및 측정 어플리케이션에서 여기 신호로 널리 사용됩니다. 그림 1은 여기 신호 x가, UUT(Unit Under Test)에 적용되고, y로 표시..

"고속 푸리에 변환"(FFT)은 오디오 및 음향 측정 과학에서 중요한 측정 방법입니다. 신호를 개별 스펙트럼 성분으로 변환하여 신호에 대한 주파수 정보를 제공합니다. FFT는 기계 또는 시스템의 결함 분석, 품질 관리 및 상태 모니터링에 사용됩니다. 엄밀히 말하면 FFT는 "이산 푸리에 변환"(DFT) 구현에 최적화된 알고리즘입니다. 신호는 일정 기간 동안 샘플링되어 주파수 성분으로 나뉩니다. 이러한 구성 요소는 각각 고유한 진폭과 위상을 가진 별개의 주파수에서 단일 정현파 진동입니다. 이 변환은 다음 다이어그램에 설명되어 있습니다. 측정된 기간 동안 신호에는 3개의 고유한 주 주파수가 포함됩니다. 첫 번째 단계에서는 신호의 일부를 스캔하여 추가 처리를 위해 메모리에 저장합니다. 두 가지 매개 변수가 관..

진동 분석 진동 분석은 기계의 진동 수준과 주파수를 측정한 다음 해당 정보를 사용하여 기계와 해당 구성 요소가 얼마나 건강한지 분석하는 프로세스로 정의됩니다. 다양한 형태의 진동을 계산하는 데 사용되는 내부 작동 및 공식은 복잡할 수 있지만 모든 것은 가속도계를 사용하여 진동을 측정하는 것으로 시작됩니다. 기계가 작동 중일 때마다 진동이 발생합니다. 기계에 부착된 가속도계는 기계가 생성하는 진동의 양과 진동 빈도(일반적으로 초당 또는 분당 진동이 발생하는 횟수)에 해당하는 전압 신호를 생성합니다. 가속도계에서 수집된 모든 데이터는 신호를 진폭 대 시간(시간 파형이라고 함), 진폭 대 주파수(고속 푸리에 변환이라고 함) 또는 둘 다로 기록하는 데이터 수집기(소프트웨어)로 직접 이동합니다. 이 모든 데이터는..