Delay-Time 모형은 고장의 발생 전에 먼저 결점이 일어나게 되고 결점이 일어난 이후 얼마간의 시간(delay-time)이 지나고 나서 고장이 발생하게 되는 모형이다. 이러한 과정에서 delay-time내에 검사를 하여 결점을 찾아내면 고장을 예방할 수 있다. 직ㆍ병렬과 우선 순위를 고려한 대기구조를 갖는 시스템에서 정비정책을 지원하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발한다. 이러한 시뮬레이션 시스템은 신뢰성 기반 정비를 지원하고 Delay-Time모형을 적용하여 효과적인 검사 정책 수립과 예방정비, 정비원, 예비품등을 고려하여 다양한 환경에서 시스템을 평가하는데 적용할 수 있게 하였다.
본 연구에서는 발전 플랜트의 보일러 급수 펌프를 대상으로 신뢰도 기반 정비를 적용하기 위한 고장 데이터 관리에 관한 방법에 대하여 논의하였다. OREDA와 같은 고장 데이터베이스에서 중요한 구성 요소인 고장모드, 고장원인, 고장영향, 고장의 심각도를 분석하는 것이 신뢰도 기반 정비에서 중요한 부분이다. 정비주기와 같이 예방 정비 계획을 세울 때 중요한 부분은 고장 데이터의 통계적 처리로부터 결정될 수 있음을 확인하였다.
예방정비기준은 기기의 높은 신뢰성을 유지하기 위해 정비방법을 문서화한 것으로 기기별 최적화된 예방정비 항목과 주기를 명시하고 기기의 성능저하 메커니즘을 설명하는 지침서이다. 기존의 기기 또는 설비에 대한 정비전략은 상태감시 정비보다는 일정한 주기가 되면 정비를 수행하는 주기정비가 주된 전략이었다. 본 논문은 원전 정지형 여자기에 대하여 기존의 주기정비 형태가 아닌 상태기반 정비 기법을 강화하고 정비 프로그램을 표준화하여 최적화된 정비전략을 구축하기 위한 예방정비 기준을 개발한 내용으로 기기 신뢰성, 발전소 이용률을 향상시킬 수 있는 기반이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 무인항공기에 대한 계획창정비의 최적 주기결정 목표 하에, 신뢰도 및 정비도 분석결과를 활용하여 신뢰도 및 정비도 기반 시뮬레이션과 운영유지 비용분석을 통해 계획창정비 수행의 효용성 (경제성)을 검증하였고, 무인항공기 운영의 효과성과 유지관리 비용의 균형을 맞추는 최적의 계획창정비 주기를 제시하였다.
화력발전소와 같은 대규모 플랜트 설비는 복잡하여 고장이 발생할 경우 고장발생 설비, 시기 및 원인을 정확하게 파악하는 것이 쉽지 않기 때문에 무엇보다 고장을 사전에 예방하는 것이 중요하다. 최근 들어 정비업무에 대한 관점과 중요성이 점차 변화해 가고 있고 주기정비 방식에서 벗어나 상태기반 정비방식으로 발전되고 있다. 본 연구에서는 상태정비에 주안점을 두고 신뢰도중심정비 방법을 화력발전소, 특히 석탄취급설비에 적용하여 정비주기를 선정하고자 하였다.
본 연구는 증강현실 기반의 항공기 정비훈련 장치의 어플에 관한 것으로, 이는 모바일 디바이스에 설치 및 실행되는 항공기 정비훈련 장치는 훈련 대상 항공기의 정비 매뉴얼에 기반하여 저장부, 식별부, 입력부, 제공부로 구성하였다. 저장부는 작성된 훈련 시나리오를 저장 및 관리하는 훈련 시나리오를 저장한다. 식별부는 모바일 단말의 카메라를 통해 획득된 카메라 영상을 수신 및 분석하여, 카메라 영상 내에 존재하는 부품 각각을 식별할 수 있도록 하였다. 입력부는 모바일 단말의 터치스크린과 버튼을 통해 입력된 사용자 제어값을 획득 및 출력하는 사용자 제어값을 입력하며, 객체 식별 결과 및 사용자 터치 값을 기 저장된 훈련 시나리오에 따라 훈련 대상 부품을 확인하고 훈련 컨텐츠를 증강현실 방식으로 제공하는 훈련 서비스 제공부를 포함하는 어플이다. 본 어플의 평가항목으로는 저장, 식별, 입력, 제공부 항목에 대하여 신뢰성을 평가하였으며, 인식 및 출력에 대한 신뢰성에 문제가 없는 것으로 확인되었다.
1991년 7월, 미국원자력규제위원회(USNRC)에서 발표한 미국 정비규정1은 5년간의 준비 기간을 거쳐 1996년 7월에 모든 미국 원자력발전소 (이하 "원전"이라 칭함)에 적용되기 시 작하였다. 정비규정의 일부 내용을 간추려 보면 다음과 같다. "모든 원전은 산업체 경험을 고려하여 주요 구조물, 계통, 그리고 기기(Structure, System, Component: SSC)에 대한 성능목표(Performance goal)를 수립해야하고 수립된 목표에 대해 SSC의 상태 또는 성능을 감시(monitoring)해야만 한다. SSC의 성능 또는 상태가 목표와 다를 때는 적절한 보완 조치 가 취해져야 한다". (중략)
터빈설비 각 중요부품의 고장은 발전정지라는 큰 파급효과를 유발하며, 예기치 못한 고장으로 설비의 이용률이 감소하게 되면 막대한 경제적 손실이 발생한다. 현재 발전설비는 제작사에서 제시한 정비주기를 기준으로 보수적인 예방정비를 실시하고 있으나, 급변하는 경영환경에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 신뢰도를 유지하면서 정비비용을 절감하는 신뢰도 기반 정비방법을 도입 해야 할 필요가 있다. 신뢰성 있는 정비주기를 선정하기 위해서는 설비의 고장이력에 대한 면밀한 분석을 통하여 고장확률을 예측해야 한다. 본 논문은 발전설비 중 터빈 각 부품들의 고장이력을 데이터베이스로 만들고, Weibull 함수를 이용하여 최적의 정비시점을 예측하며, 정비주기를 결정하는 방법에 대하여 연구하였다.
국내 원전에 신뢰도 기반 정비(RCM : Reliability Centered Maintenance) 기법을 도입하기 위해 수행하고 있는 영광 1,2호기 시법계통 RCM 분석에서 관련 기기의 고장데이터를 RCM 분석 방법론에 따라 분석하였다. 본 논문에서는 작업의뢰서와 작업보고서 기록내용을 토대로 지배적인 고장모드 및 다빈도 고장발생 기기를 파악하여 고장원인을 분석하였으며, 기기 유형으로 분류하여 고장들을 분석하였다. 분석결과 지배적인 고장모드는 EPRI에서 분류한 고장모드에 모두 포함되었으며, 고장빈도가 높은 기기의 고장원인은 운전환경, 사용유체, 운전형태, 기기 형식 등에 따라 고장메커니즘이 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 기기 유형으로 분류하여 고장모드별로 고장율을 분석한 결과 미국의 Generic Data(IEEE Std 500-1984)와 근소한 차이를 보이거나 약간 낮은 것으로 분석되었으며, 고장율이 높은 기기 유형을 단위 기기별로 세분화하여 분석한 결과 공기구동 조절벨브의 외부누설 고장율은 1.10E-06 이지만 충전유량 조절밸브의 고장율은 1.70E-05로서 약 10배 정도로 고장율이 높은 것으로 분석되었다. 기기별로 세분화한 고장을 분석 결과는 시범계통 RCM 분석시 고장모드 영향분석(FMEA. Failure Mode and Effective Analysis) 단계에서 필수기기를 선정하는 하나의 인자로 활용하였으며, 고장율의 역수로 구한 고장간 평균시간(MTBF:Mean Time Between Failure)은 정비주기 선정시 기초데이터로 활용된다.
군 무기체계에 사용되는 정밀측정장비는 수명주기 동안 측정신뢰성을 유지하기 위해 주기적으로 교정을 수행하고 있으며, 기관들은 장비 신뢰성을 향상시키면서 비용을 최소화하기 위한 증가하는 압력에 직면하고 있다. 이전 연구들은 샘플의 크기와 장비 특성을 고려하여 측정신뢰성 모델을 결정하도록 추천하고 있으나, 다양한 장비의 정비 데이터에 대해 단일 모델을 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 정비 데이터 기반 주요 측정신뢰성 모델들에서 계산된 교정주기를 통계적인 유의수준 검증을 통한 적합성 검정으로 추천하도록 제안하고자 한다. 실제 제안된 방법으로 다양한 종류의 장비에 대해 교정주기 분석방법을 적용한 결과, 교정주기 만료까지 신뢰도가 유지됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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