최근 각종 공학문제의 해결을 위해 결정론적(Deterministic) 관점보다는 각종 불확실성을 고려한 확률적 (Probabilistic) 또는 추계적(Stochastic) 관점에서 분석 평가하려는 노력이 증가하고 있다. 이는 신뢰성분석 및 설계 측면에서 특히 중요하게 인식되고 있으며, 이를 구현하는 방법론으로 베이지안 통계기법(Bayesian Statistics)이 최근 많은 주목을 받고 있다. 이 글에서는 이러한 기법을 신뢰성 평가 및 고장예지에 어떻게 적용하고 있는지 사례를 중심으로 설명하고자 한다.
전 세계 90 %의 인구가 WHO의 연평균 미세먼지 노출 기준(10 ㎍/㎥)을 초과한 공기를 흡입하고 있다. 전 세계적으로 육상뿐만 아니라 해양에서 발생하는 질소산화물에 대한 규제를 통해 2차 오염물질, 초미세먼지 저감에 대해 노력하고 있으며 국내에서는 선박에서 미세먼지 발생의 주요한 원인인 황 함유량 저감과 환경친화적 선박의 개발 및 보급 등을 통해 깨끗한 해양환경 조성을 위한 노력을 하고 있다. 디젤엔진 유해 배출가스 저감을 위한 기술 중 압력 손실이 적고 높은 집진 효율 및 NOx의 제거와 유지 관리의 장점이 많은 전기 집진기의 수요와 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 총톤수 999톤급 선박의 2,427 kW 선박용 디젤엔진의 미세먼지 저감을 목적으로 개발된 전기 집진기를 예지보전단계에서 고장모드영향분석을 통해 장비 품질을 높여 선박 내에서의 내구연한을 높이고자 위험 우선순위 도출하였다. 위험 우선순위는 고장모드 241(poor dust capture efficiency)이 RPN 180으로 가장 높았다. Collecting electrode에서 가장 많은 고위험 고장모드를 검출하여 집중관리 부품으로 관리해야 할 필요가 있었으며 원인으로 진동과 핀 풀림으로 인한 유격 불량이 가장 많이 검출되었다. 핀 풀림 역시 근본적으로는 선체 또는 장비에서 발생하는 진동이 원인이 되어 발생할 수 있는 사항이기 때문에 핀 풀림이 발생하는 개소에 보완이 필요하겠다.
항공기 엔진의 고장예지 및 건전성 관리(PHM)는 고장 또는 수명한계 도달 전에 잔존 유효 수명을 예측하는 것이다. PHM 기술 중 예측모델을 확립하는 방법은 물리 기반과 데이터 기반 방법이 있다. 물리기반 방법은 적은 데이터로 정확한 예측이 가능하지만 확립된 손상 물리 모델이 적어서 적용에 한계가 있다. 본 연구는 따라서 데이터 기반 방법을 적용하였으며, 수명 예측을 위해서 신경회로망 알고리즘 중 Multi-layer Perceptron을 이용하였다. 이를 위해 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 C-MAPSS 코드로 생성된 가상 데이터 세트를 이용하여 신경회로망을 학습하였다. 학습된 신경회로망 모델은 테스트 세트에 적용한 후 잔존 유효 수명의 신뢰구간을 예측하고 실제 값을 통해 정확도를 검증하였다. 또한 본 연구에서 제시된 방법을 기존 문헌의 것과도 비교하였고 그 결과 비교적 양호한 정확도를 확인할 수 있었다.
본 논문은 2020년에 실시한 무인이동체 산업실태조사의 드론 고장 발생현황에 대한 설문내용을 분석하여 산업계에서의 고장대응기술의 활용성에 대해 논하고자 한다. 먼저, 국내 무인이동체 산업실태조사 결과를 기반으로 고장률이 높고, 고장 발생 시 심각도가 높은 하위시스템(Subsystem)을 파악한다. 또한 공중 무인이동체를 대상으로 고장률이 높은 부품에 대한 고장 시뮬레이션을 수행한다. 이를 통해 고장이 무인이동체에 미치는 영향에 대해 분석한다. 이후 현재까지 연구된 고장진단 및 고장대응 기법과 연구사례를 소개하며, 무인이동체 산업의 실 고장사례에 적용하기 위한 방안에 대해 논의한다. 나아가 앞서 논의한 내용을 기반으로 고장대응체계를 제시하고, 산업계에서 고장대응체계 설계 시에 고려해야 할 사항에 대해 살펴본다.
본 연구에서는 측정된 균열 데이터를 토대로 변동하중 하에서의 균열성장모델 변수들을 베이지안 모델변수 추정 방법을 통해서 확률적인 분포로 구하는 방법을 제시하였다. 모델변수의 확률분포를 구하기 위해 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 샘플링 방법을 이용하였다. 변동하중 하에서는 균열성장 모델이 더욱 복잡해 짐에 따라 기존의 MCMC 기법으로는 확률분포를 잘 구하지 못하므로 주변확률밀도분포를 제안함수로 사용하는 MCMC 기법을 새롭게 제안하였다. 모델변수의 추정을 위해 여러 크기의 일정 진폭 하중 하에서 시편시험을 수행하여 얻은 균열성장 데이터를 이용하였다. 추정된 변수들을 사용하여 변동하중 하에서의 시편에 대해 균열성장 예측을 수행하였고, 이를 실제 시험 데이터를 통해서 검증하였다.
운전 중인 기계들의 안전 운전과 예지 보전을 위한 설비의 고장 감지 및 진단과 상태감시는 산업 현장에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 이러한 설비의 많은 기기들은 회전기기로 이루어져 있으며 회전기기의 고장진단은 오랜 기간 많은 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 회전기기의 고장신호는 주파수 영역의 신호의 변화로 나타난다는 특징을 이용하여 보다 효율적인 주파수 영역에서의 신호 해석을 위하여 Linear Predictive Coding(LPC) 계수를 이용하였다. 사용된 데이터는 회전기기의 고장 신호의 습득을 용이하게 하기 위하여 유도전동기에 인위적인 고장재현을 통하여 습득된 진동 신호를 사용하였다. 제안된 시스템은 LPC 분석을 사용하여 일반적으로 사용되는 주파수 영역 상에서의 다른 해석 방법들보다 빠른 시간에 연산 결과를 도출할 수 있는 장점을 가질 수 있었으며, 성공적인 실험 결과를 얻을 수 있었다.
해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.
보호장치는 전력계통에 고장이 발생할 경우 신속 정확 하게 고장을 검출하여 고장부분을 계통으로부터 분리시킴으로써 각종 설비의 손상을 막고 정전구간을 최소화 하여 계통의 안정화를 향상시키는 장치이다. 현재 한전 및 발전사 뿐만아니라 수자원공사의 수도사업장에서도는 원격감시 제어를 통한 무인화와 함께 디지털보호계전기가 설치 운영되고 있다. 디지털 보호계전기는 기존의 기계식 보호계전기가 수행하는 보호기능보다 우수한 성능이 입증되었으며 최근 반도체 기술의 비약적 발전과 보호 알고리즘의 지속적인 개발로 보호계전기의 디지털화가 가속되고 있고 더욱 개선된 고성능, 다기능의 보호계전기 또는 IED가 산업현장에 적용되는 추세에 있다. 본 논문에서는 과전압 보호계전기와 부족전압 보호계전기의 기능 및 동작특성에 대하여 연구하였다.
A feasibility study on the characterization of incipient insulator failure for distribution fault prediction is presented. In this study, real distribution data was collected and analyzed to isolate incipient failure signatures or parameters which were expected to show distinct behaviors before and after failure incident. Several signal analysis methods were applied to isolate the parameters and a new strategy of analysis, the event-date concept, was also applied to find a relationship between non-harmonic and high frequency signal activities and imminent insulator failures.
현재 많은 제조 업체들이 장비를 운영하는 중에 장비의 수명이나 이상으로 인한 고장으로 전체 작업 공정이 중단되어 큰 손실은 입은 많은 사례를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 피해를 조금이나마 줄여 보고자 장비의 상태를 모니터링 및 분석하여 장비의 교체 시기 및 고장 의심 부분을 사용자에게 미리 알려주는 분석 툴을 설계한다. 실제 장비의 적용 대상은 현대중공업 LNG 선박 제조의 크레인 전동기를 대상으로 하였다. 특히, 크레인에서 가장 중요하다고 할 수 있는 전동기의 진동 데이터를 파형(Wavelet)화 하고, 이것을 FFT(Fast Fourier Transform) 변환하여 이 두 형태를 분석해서 전동기의 이상 징후를 발견하는데 초점을 맞추었다. 향후 이러한 적용 사례를 활용하게 되면, 고가 장비의 갑작스러운 고장으로 인한 제조업체의 손실을 조금이라도 줄일 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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