해상 운송 분야와 발전 플랜트 분야에서 사용되는 엔진은 저 중속에서 운전효율향상이 계속해서 요구되고 있다. 엔진의 운전효율향상을 위해서는 엔진상태를 나타내는 변수의 확인이 반드시 필요하다. 지금까지 가스압력, 가스온도, 진동 등이 주요변수로써 제안되고 있으나 이 변수들은 응답속도와 진단 정확성에 한계가 있다. 본 연구에서는 엔진 크랭크 축 각속도 변화를 수치화한 EFR(Engine Fitness Ratio)을 검출하고, 이를 기반으로 엔진의 상태를 진단하는 기법을 개발하였다. EFR은 주파수 영역에서 특정 주파수의 비로써 정의되며 엔진상태를 나타낸다. EFR은 크랭크 각속도의 변화 거동으로부터 계산되며, EFR을 이용한 엔진 상태진단 기법을 실제 선박 추진용 저속엔진을 이용한 실험과 발전용 중속엔진을 이용한 해석을 수행하여 엔진의 이상 발생 감지가 가능함을 검증하였다.
액체로켓엔진시스템 개발 시험 중 발생할 수 있는 각종 이상 징후 발생 시 이를 사전에 감시하고, 비상상황 발생 시 시험대상 엔진과 시험설비를 보호하기 위한 엔진 상태진단 및 비상보호시스템에 대해 살펴보았다. 비상보호시스템의 일반적인 구성과 관련된 주요 기술 고려사항을 검토하였다. 또한, 터보펌프, 가스발생기 및 연소기 등의 엔진 주요 구성품의 개발시험에 적용된 상태진단 및 비상보호시스템에 대한 적용 사례에 대해서도 살펴보았다.
한정된 기간과 비용 하에 높은 신뢰도와 안전성을 갖는 엔진을 완성하기 위해서는 엔진 개발과 병행하여 엔진에 최적화된 진단시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진단시스템의 개발방향을 정립하기 위하여 해외문헌을 바탕으로 엔진에서 발생 가능한 고장들, 상태진단을 위한 검사파라미터의 특성, 진단방법들(실시간 진단법, 사후 진단법, 사고원인 분석법, 파라미터 계통법, 시험진단법)을 고찰하였고, 엔진 개발단계 및 운용단계에서 수행해야할 진단관련 과제들을 제시하였으며, 해외의 액체로켓엔진 진단 사례를 정리하였다.
최근 개발되는 엔진 진단 시스템들은 현장에서 일하는 엔진 정비사들이 이들 시스템들의 복잡성, 비실용성, 공학적 이해부족으로 사용하기가 매우 어렵다. 따라서 실용성 있는 엔진 진단시스템이 요구된다. 본 연구는 작동중인 온라인 성능진단 자료와 기본엔진 성능모델에 의해 계산된 초기고장이 없는 엔진 성능자료와의 비교를 통한 소형엔진의 실용적 성능진단 시스템 개발에 관한 것이다. 또한 제안된 성능진단 시스템은 성능이 저하되거나 고장이 난 엔진으로 간주되는 작동 중 엔진과 고장이 없는 엔진으로 간주되는 기본 엔진 성능모델 사이의 구성품 성능특성을 비교함으로서 가스경로 구성품의 온라인 진단을 확인할 수 있다. 개발된 상태진단시스템은 실제 적용을 용이하게 하기위해 SIMULINK와 LabVIEW프로그램을 이용하여 사용자조건의 GUI형 프로그램으로 작성하였다.
선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.
본 연구는 헬리콥터용 터보축엔진의 온라인 상태진단을 위해 퍼지-신경망 알고리즘을 제안하였고 GUI 형태의 SIMULINK프로그램으로 개발하였다. 진단 프로그램 개발을 위해 look-up 테이블 형식 기본 성능 모듈로 계산시간을 줄였고 실시간 성능 데이터를 획득하기위해 신호 생성 모듈을 사용하였다. 이 프로그램은 계측성능상태를 모니터링하기위한 온라인 상태모니터링 프로그램과 계측데이터와 퍼지를 이용한 정성적인 상태진단과 신경 회로망을 이용한 정량적인 상태진단으로 이루어진다. 제안된 온라인 진단 프로그램은 헬리콥터엔진의 상태모니터링에 적용 가능여부를 확인하기 위하여 터보샤프트 엔진을 대상으로 검증하였다.
최근 내연 기관에서 엔진상태 및 잠재적인 결함의 발견을 위해 연료분사, 실린더 내 연소과정, 실린더 내부와 피스톤 마모상태, 흡 배기 밸브 및 과급기 (turbocharger) 등의 상태 모니터링을 통해서 결함에 대한 진단 및 경향관리에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 기 개발된 선박용 대형디젤엔진에 대한 상시 모니터링 시스템을 이용하여 엔진상태 및 잠재적인 결함을 진단하고자 하였으며, 일차적으로 가속도 신호를 이용하여 실린더 내 연소과정에서 정상적인 상태와 착화실패에 따른 진동 양상을 비교 분석하였다. 신호 분석 기법으로 시간-주파수 분산 기법들은 충격파 신호인 엔진 폭발신호를 분석하는데 적합하였으며, 그 기법들 중 Short Time Fourier Transform 기법과 Wavelet Transform 기법을 이용하였다.
항공기 가스터빈의 운용율을 극대화 하고 정비 비용을 최소화하기 위해 최근 모델기반방법이나 인공지능방법을 이용한 첨단상태진단기법들을 적용하고 있다. 이 진단 방법들 중 비선형 GPA방법과 유전자 알고리즘을 이용한 엔진 진단방법들이 선형 GPA, 퍼지 로직 및 신경망 이론 등의 타 방법들에 비해 장점을 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이에 본 연구에서는 항공기용 AE3007H 터보팬엔진의 상태진단에 비선형 GPA기법과 유전자 알고리즘을 적용한 후 비교를 통해 센서 노이즈와 바이어스가 있는 경우 유전자 알고리즘이 보다 우수한 진단 기법임을 확인하였다.
최근 가스 터빈 엔진의 설계에 있어서 엔진 운용 및 정비에 소요되는 비용은 중요한 설계변수로 대두되었다. 이에 따라 엔진의 유지 및 보수가 조립상태에서 이루어져야 한다는 개념이 확대되고 있으나, 실제로 이것은 엔진의 상태를 정확히 예측할 수 있을 때에만 가능한 것이다. 따라서 본 연구에서는 항공기에 장착/운용 중인 각 성능요소들을 측정하고 분석하여 엔진 성능을 진단하는 가스경로해석과 퍼지로직을 적용한 엔진 성능진단 코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 지상 정지 상태에서의 엔진의 단일 성능저하를 정량적으로 예측하였다.
원자력발전소에서 비상디젤발전기는 노심의 안전성을 지키는 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 이를 위해 디젤발전기는 신뢰성능 높게 유지하도록 규제요건이 마련되어 있다. 디젤발전기의 엔진 상태를 주기적으로 감시하고 평가하기 위해서는 엔진 상태 신호 분석 기술이 필요하다. 엔진 상태 신호 분석에는 연소분석과 진동 및 초음파 측정 및 분석기술이 중요한 비중을 차지한다. 연소 분석은 디젤 엔진의 개별 실린더에 대한 연소 성능에 대한 정보를 제공한다. 진동 및 초음파 분석은 이벤트 타이밍과 기계적 상태에 대한 정보를 알려준다. 이들 신호는 정상적인 부하로 운전하는 디젤엔진의 가동에 영향을 미치지 않고 수집할 수 있다. 엔진 상태 신호 분석을 이용하는 주요 동기는 전통적으로 장비 제작자의 권고에 따라 수행되는 분해-검사 유지 보수 프로그램을 일부 대체하고 예측정비를 통해 신뢰도를 유지하기 위함이다. 상태 진단정비는 엔진 상태 신호분석을 주로 이용하여 엔진의 신뢰도와 이용률을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 국내외서 경험한 엔진상태신호 측정 및 분석 사례를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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