스크롤 컴프레서 제조 공정 중 소음 측정 기반 불량 분류

국문 초록 (Abstract)

스크롤 컴프레서는 진동과 소음이 적고, 소형 및 경량화가 가능하여 에어컨, 냉장고에 사용되고 있다. 스크롤 컴프레서의 불량을 진단하는 데 부품 공차나 조립 불량으로 인해 발생하는 소음이 활용될 수 있다. 설비 가동음, 용접 소리와 같은 배경 소음이 혼재한 제조 공정 중 소음 측정 기반 불량 진단 방법을 활용하기에는 한계가 있다. 예를 들어, 배경 소음의 신호가 고정적이지 않을 수 있으며, 관심 있는 불량 소음의 패턴을 파악하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 스크롤 컴프레서 제조 공정 중 적용 가능한 소음 측정 기반 불량 분류 기술 개발이 필요하다.
본 연구에서는 스크롤 컴프레서 제조 공정 중 소음 측정 기반 불량 분류 방법을 제시한다. 제안된 방법들은 실제 제조 공정 내 스크롤 컴프레서의 소음을 사용하여 학습 및 평가되었다. 스크롤 컴프레서 소음의 시간-주파수 영역 특성인자인 스펙트로그램과 Mel-frequency cepstral coefficient(MFCC)에서 불량 유형별로 시간상 주파수 형태가 상이한 것을 확인하였다. 스펙트로그램과 MFCC는 이미지로써 불량 분류를 위한 합성곱 신경망 네트워크의 입력으로 사용되었으며, 두 방법 모두 우수한 분류 정확도를 보였다. 결과적으로 학습 시간이 짧은 MFCC 기반 합성곱 신경망 네트워크 진단 방법을 제조 공정에서 생산되는 스크롤 컴프레서 불량 분류 방법으로 제시한다.