본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 배관이나 배관요소의 작동상태를 예측할 수 있는 진단방법을 제안한다. 입자영상유속계 기술을 이용하여 얻어진 배관의 검사부위의 진동에 의한 이동량을 인공신경망의 학습용으로 사용한다. 측정시스템은 카메라, 조명, 인공신경망이 탑재된 호스트컴퓨터로 구성된다. 구축된 모니터링시스템이 제대로 작동하는지 이미 알고 있는 진동원(2개의 휴대폰)에 대하여 적용하였다. 진동가속도의 최소값, 최대값, 평균값을 인공신경망의 학습에 사용해 본 결과, 평균값이 진동상태의 실시간 모니터링에 적합함을 확인하였다. 구축된 진단시스템은 실제 가스배관의 작동상태에 대하여 모니터링 가능함이 확인되었다.
고장감지 및 진단(FDD) 시스템의 구축의 기초 연구로 정상상태 진단기에 대한 연구를 수행하였다. 정상상태에 대한 진단은 시스템 전체를 관찰하거나 몇몇 필요한 시스템 파라미터를 모니터링 함으로써 가능하다. 최적화된 정상상태 진단기를 이용하면 FDD 시스템에서 필수적인 정상운전 시의 기준모델(no fault reference model)을 자가학습을 통하여 적용할 수 있다. 본 연구에서는 가정용 열펌프가 냉방조건으로 작동할 경우에 대해 이동창을 기반으로 7개의 측정값들에 대한 표준편차를 분석함으로써 정상상태 판정을 내리도록 하였다. 정상상태 진단기의 작동의 여부는 실내부하를 조절함으로써 확인하였다. 본 연구를 통하여 열펌프 등의 증기압축 사이클 시스템에 대하여 이동창을 기반으로 한 정상상태 진단기 개발 방법을 제시하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제23권1호
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pp.79-87
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1999
The most part of the faculty drop a trouble and damage of machine equipment even if whatever cause they break out take place at local and trifling place and the factor dominating their trouble is due to wear debris occurred in the lubricated machine moving surface. This study has been car-ried out to identify morphology of wear debris on the lubricated machine moving system by means of computer image analysis. Namely the wear debris contained in lubricating oil extracted from movable machine equipment will be filtered through membrane filter(void diameter 0.45${\mu}m$) and will be analyzed with its data information such as 50% volume diameter aspect roundness and reflectivity. Morphological characteristic of wear debris is easily distinguished by four shape parameters it is necessary to divide small class of every 100 wear debris in total wear particles in order to distinguish morphological characteristic of wear debris more easily by computer image analysis. We are sure that operation condition diagnosis of the lubricated machine moving surfaces is possible by computer image analysis.
본 논문에서는 반도체의 제조공정 중 작동되는 건식 전공펌프에서 측정한 다중변수들의 통계적, 물리적 특성을 소개한다. 흡기부 및 배기부 압력과 부스터/드라이펌프의 소비전류와 같은 상태변수의 변위 분포는 2개 이상의 특징적인 구간으로 나뉘는 특성을 가지고 있다. 특히 흡기부 압력 데이터는 펌프의 성능상태를 직접적으로 나타내는 배기 속도를 유추할 수 있는 특성을 내포하고 있다. 이러한 관측을 통해 발견한 통계학적 특성을 나타내기 위해 적응형 인자모델(APM)을 이용한 진공펌프 시스템의 실시간 진단 기법을 개발하였다. 동시에 공정 중에 배기속도를 유추 할 수 있는 배기속도지표(PSI)를 제안하여 펌프의 성능 상태를 간접적인 방법으로 관찰하는 기법을 개발하여, 두 기법을 통한 진공펌프 시스템의 상태변화 진단 결과의 경향이 동일함을 확인하였다.
발전소에서 운전중인 기계들의 안전운전과 예지 보전을 위하여 발전설비의 고장 감지 및 진단과 상태 모니터링은 중대한 역할을 담당하고 있다. 이 연구에서는 설비의 안전하고 신뢰적인 운전을 위한 기계의 작동상태를 사운드 정보로 획득하고 분석하는 시스템을 제안하였다. 사운드 정보의 사용은 적은 양의 채널의 사용으로 많은 기계 및 설비의 이상 유무의 판별을 가능케 하며, 이를 획득하기 위하여 3개의 마이크로폰, 다채널 A/D변환기, 다채널 I/O Sound Card(Soundtrack DSP24) 및 PC로 시스템을 구성하였다. 소프트웨어 개발언어로서 Microsoft Visual C++ 및 MATLAB을 이용하였다. 화력 발전소에 운전중인 주요기계들의 사운드 정보를 취득하여 취득한 기계별 사운드 정보를 이용하여 주파수 특성을 파악하고, 이를 이용하여 기기의 운전 상태진단을 가능하게 한다.
본 논문에서는 중수로 원자력발전소에서 사용되는 핵연료 교환기 브리지의 상태를 감시하는데 필요한 진단 방법을 도출하였다. 핵연료 교환기는 고방사능 지역에서 작동하기 때문에 신호의 취득은 원격에서 비침투적으로 이뤄져야한다는 제약이 있다. 따라서 비침투적으로 원격에서 측정 가능한 신호들이 선정되었고 선정된 신호를 이용하여 정확한 진단을 위해서 필요한 여러 가지 진단 신호들의 장단점을 비교하였다. 진단 신호로는 모터의 출력 토크를 선정하였고 진단 신호의 타당성을 모형 브리지를 대상으로 수행한 실험을 통하여 검증하였다. 그리고 마지막으로 다양한 환경에서 실험을 하여 브리지의 작동 특성과 결함과 진단 신호와의 관계를 살펴보았다.
생산 현장에서 기기의 운영과 관리는 제품의 품질 및 기업의 수익성과 직결된다. 그러나 정상적인 작동을 하고 있는 시스템에서 고장의 시점과 고장의 종류를 예측하기 곤란하며 따라서 잔여 가동 시간이 얼마인지도 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 산업용 기계, 공정과 의료기기 등 신뢰성이 요구되는 Brushless DC 모터의 상태 변화의 추이를 관찰하여 진단의 특징점으로 사용한다. 본 논문에서 제안한 상태천이 모텔은 고장의 시점과 고장의 종류를 예측할 수 있으며 유지보수의사결정에 도움을 줄 수 있다.
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.
기계시스템의 파괴 마멸 진단을 위한 Condition Nonitoring 기술은 기계류의 작동 상태를 계속적$\cdot$정기적으로 검지하여 failure 발생을 사전에 예방$\cdot$조치하는데 중요성이 있으며, 계속적으로 기계시스템의 상태를 파악함으로써 차후 시스템 개선 및 윤활시스템의 최적화를 위한 data base를 구축함에 기술적용의 의의를 가지고 있다. 본 연구에서는 Condition Monitoring 기술중 Contaminant Inspection Method를 이용하여 볼베어링의 정상 마모상태에서 변화되어 가는 마모상태를 규명하며, 통계적 처리에 의해 시간의 추이에 따라 통계 변수들의 경향을 분석하며 마모 상태의 경향을 정량적으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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