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베어링 결함 분석베어링 내/외륜 및 볼의 손상으로 인한 주파수 변화를 포착합니다.

이 자료들은 *모터 전류 및 진동 신호**를 분석하여 회전 기기의 **베어링 결함을 정밀하게 진단**하는 다양한 기술적 방법론을 다루고 있습니다. 특히 3상 전류 신호를 **차원 변환**하거나 **웨이블릿 디노이징**을 적용해 노이즈를 제거함으로써 진단의 정확도를 높이는 특허 기술과 연구 사례가 핵심을 이룹니다. 또한 가속도 센서를 활용한 **포락선 스펙트럼 분석**과 함께, 데이터가 부족한 환경에서 **생성적 적대 신경망(GAN)* 같은 딥러닝 모델을 사용하여 진단 성능을 개선하는 방안을 제시합니다. 이러한 기법들은 모터가 *가변 부하* 등 불안정한 조건에서 작동할 때도 베어링의 이상 유무를 독립적이고 효과적으로 식별하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 결론적으로 본 소스들은 기계 설비의 **고장 예지 및 건전성 관리(PHM)**를 위해 고도화된 신호 처리와 인공지능 기술의 융합을 강조합니다.

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