자동차용 배터리는 초기 용량의 80% 이하가 되면 교체하게 되며, 근간 폐배터리의 수가 폭발적으로 증가할 것으로 예측되고 있다. 폐배터리의 폐기로 인한 환경 파괴를 방지하고 자원을 재활용하기 위해서 자동차에서 나오는 폐배터리를 에너지저장장치(ESS)로 재사용 하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 폐배터리를 ESS로 재구성하기 위해서는 폐배터리 모듈의 그레이딩을 통해 비슷한 성능의 모듈끼리 모아서 구성하는 것이 매우 중요하다. 배터리 모듈 간의 불균형은 전체 시스템의 성능을 저하시키며, 따라서 비슷한 성능과 잔존 수명을 가진 모듈을 골라내는 일은 폐배터리의 재사용에 있어서 첫 번째 선결 과제가 된다. 본 연구에서는 폐배터리의 상태 및 잔존수명평가를 위해 배터리 모듈의 임피던스 스펙트럼을 측정할 수 있는 장비를 개발하였다. 폐배터리 모듈에 AC 섭동을 인가하고 이를 측정하여 임피던스 스펙트럼을 계산할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어를 개발하였다. 개발 장비는 60V이하의 폐배터리 모듈의 임피던스 스펙트럼을 0.1Hz에서 1kHz까지 측정 가능하며, 측정 결과를 바탕으로 커브 피팅을 통해 등가회로의 파라미터도 계산할 수 있다. SM3에서 얻어진 폐배터리 모듈을 이용하여 측정한 임피던스 스펙트럼을 상용장비인 BIM2로 측정한 결과를 비교하였고, Reduced Chi-Square를 이용한 분석결과 두 데이터가 거의 일치함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 한국전력공사에서 장기열화 시험을 수행한 154kV 고분자애자의 성능평가를 수행하고 그 결과를 1999년부터 2008년까지 한국전력공사154kV 송전선로에 시범 설치한 고분자애자의 주간코로나, 열화상 측정을 시행하고 제조회사/규격별 각 24련을 발취하여 총 168련에 대하여 한전 표준구매 규격에 따른 각종 시험을 수행하고 현 성능상태를 검증하였으며 이를 토대로 잔존 수명을 예측하고자 하였다. 대부분의 애자가 양호한 성능을 보이고 있으나 일부 애자에서는 부적합 결과를 보였으며 수명의 경우, 초기 품질계수 정보 부족 및 중간열화 상태의 데이터 부족으로 정확한 잔존수명 예측 데이터를 얻기에는 부족했으며 추가적인 가속열화시험 등의 데이터를 확보해야 할 것으로 사료된다.
기계 구조물의 수명예측 및 평가에 대하여 기초이론과 실례를 중심으로 기술하였다. 기계설비의 파손방지 및 수명예측, 평가기술은 학문적으로나 산업분야에서나 종합적이므로 제작자, 설계자, 사용자, 연구자, 기술자 등이 서로 긴밀한 협력체제를 구축하여 지속적으로 설계, 재료, 운전, 시험, 검사, 보수 등 각자의 전문분야를 조화 있게 연구개발 하여야만 문제를 해결 할 수 있다는 뜻이다. 따라서 관련종사자는 협력체제를 설비 및 기업특성에 맞게 구축하는 것이 가장 중요하고 시급한 과제이다.
The residual life expectancy of the container crane which has been operated more or less 39 years is examined carefully, especially on the boom structure. The basic load and load combination need to be considered for to analyse the boom structure. Various parts of container crane are modeled for to analyse stress, the deflection and the fatigue. Analysis results show that the boom is stable in the stress and deflection but the boom vertical member is over the fatigue life. The rail support beam and boom bottom chord are approximately near the fatigue life. Analysis results show that the residual life of rail support beam and the boom bottom chord would be 2.2 years and 6.8 years, respectively.
고속도로 건설은 여러 국가에서 거의 완료되었으며, 정부나 고속도로 관계기관은 유지관리쪽에 초점을 맞추고 있다. 교량을 효과적으로 유지관리하기 위해, 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 잔존수명을 예측하는 것은 매우 시급하다. 그리고 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 유지관리 모델을 개발하는 것은 필수적이다. 이 논문에서는 시스템 신뢰성과 라이프 타임 분포를 이용하여 예방 유지관리(Preventive Maintenance)와 사후 유지관리(Essential Maintenance) 모델을 개발하였다.
일본에서는 경제의 고도 성장기인 1960년대에서 1970년대의 중반에 걸쳐서 대량의 전력설비가 설치되고 1980년대에 들어서는 보다 고도의 기술을 이용한 고성능의 대용량 전력기기.시스템이 도입되어 현재에 이르고 있다. 일본의 9개 전력회사의 수요 최대 전력은 1995년 여름에 약 1억 6천만 kW에 달하였다. 이와 같이 대용량에서 고성능의 전력설비를 고신뢰도로 효율 좋게 운용하기 위해서 일본에서는 다음과 같이 중점을 두고 전력설비의 절연진단기술의 개발을 행해 오고 있다. 1) 절연열화기구의 해명과 열화판정기준의 명확화 2) 절연진단계측에 있어서 노이즈의 저감과 제거 3) 절연열화진단의 on-line화 4) 절연잔존수명추정법의 개발 5) 절연진단에 컴퓨터 AI의 이용 절연진단은 그림 1에 나타낸 바와 같이 전력설비의 예방보전 중의 일부분으로서 위치하고 있다. 그림 1에 있어서 전력설비의 절연체에 가해지는 전기적, 열.기계적, 환경적 스트레스의 종류와 크기, 또 그것들에 의한 절연열화의 양상은 전력설비의 종류 즉 회전기, 정지기, 선로 각각에 따라 다르다. 따라서 다음에 전력설비의 종류별로 일본에 있어서 절연열화 진단기술의 현황과 연구개발 동향을 소개한다.
교량의 건설은 여러 국가에서 거의 완료되었으며, 정부나 고속도로 관계기관은 유지관리쪽에 초점을 맞추고 있다. 교량을 효과적으로 유지관리하기 위해, 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 잔존수명을 예측하는 것은 매우 시급하다. 그리고 시스템 신뢰성을 이용한 교량의 유지관리 모델을 개발하는 것은 필수적이다. 이 논문에서는 시스템 신뢰성과 생애함수를 이용하여 예방 (Preventive) 유지관리 와 사후 (Essential) 유지관리 모델을 개발하였다. 이 논문에서 개발된 유지관리 모델을 이용해서 현존하는 교량에 대해 최적의 유지관리 계획을 구하였다.
본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 건전성을 유지하고 예측하는 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하고 설명한다. 이번 연구에서는 딥러닝 기술을 이용함으로서 특정장치에 종속되지 않고 범용적으로 수집된 소음데이터를 사용하여 현장 적용의 유연성을 높이고, 딥러닝 모델 중 GRU를 이용하여 기존 연구 결과와 비교 실험을 하여 더 우수한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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