• 한국윤활학회:학술대회논문집
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• 한국윤활학회 2002년도 proceedings of the second asia international conference on tribology
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• pp.359-360
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• 2002

A methodology was developed for evaluation of oxidation stability of base stocks and engine oils. Analytical procedures for both classes of lubricants were based on the ASTM standards D 6186 and/or E 2009. The procedures were applied to a set of engine oils of the SAE 5W-30 specification, and to a set of several hydrocracked and solvent neutral base oils, both with and without addition of antioxidant. A potential of a pressure DSC for diagnostic purposed was also demonstrated by monitoring the engine oil ageing during its operation in heavy-duty engine.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제7권7호
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• pp.1-14
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• 1999

In the present study, the flame factor which primarily influence the simulation accuracy of the combustion process in a gasoline engine was modeled as a nonlinear function of turbulent intensity to laminar flame speed ratio. Multi-length-scale production rate model for turbulent kinetic energy equation was introduced to consider the different length scales of the swirling and tumbling motions in cylinder on the production rte of turbulent kinetic energy. By7 introducing the multi-length-scale production rate model for the turbulent kinetic energy equation, the predictions of turbulent burning velocity , cylinder pressure, mass burning rate and engine performance of a gasoline engine can much be improved.

• 항공우주기술
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• 제11권2호
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• pp.182-194
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• 2012

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.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권6호
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• pp.556-561
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• 2009

다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 원격 조종되는 무인항공기에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운영하는 것은 매우 중요하다. 스마트 무인기의 수직 이착륙 및 전진 비행에 사용 되는 터보축엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용 손상된 양을 정확히 진단할 수 있는 방법을 새로이 제안하였다. 제안된 진단방법은 단일손상은 물론 다중손상도 진단할 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권3호
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• pp.51-57
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• 2004

본 연구에서는 신경회로망을 이용한 가스터빈 엔진의 지능형 성능 진단 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 최근에는 엔진 손상을 분석하는데 있어서 주요 구성품의 가스 경로를 실시간 모니터링(monitoring)하는 가스경로해석 (GPA, Gas Path Analysis)방법이 사용되고 있다. 그러나 엔진손상의 형태나 정도가 다양하고 복잡하기 때문에 가스경로해석 접근법만 가지고서는 엔진의 손상상태를 모두 모니터링하기란 쉽지 않다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 학습과 진단을 할 수 있는 신경회로망을 적용하였다. 본 연구에서는 PT6A-62 터보프롭 엔진의 진단에 1개의 은닉층을 갖는 역전파 신경회로망(BPN, Back Propagation Neural Network)이 제안되었다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제9권2호
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• pp.64-70
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• 2008

The UAV propulsion system that will be operated for long time at more than 40,000ft altitude should have not only fuel flow minimization but also high reliability and durability. If this UAV propulsion system may have faults, it is not easy to recover the system from the abnormal, and hence an accurate diagnostic technology must be needed to keep the operational reliability. For this purpose, the development of the health monitoring system which can monitor remotely the engine condition should be required. In this study, a fuzzy trend monitoring method for detecting the engine faults including mechanical faults was proposed through analyzing performance trends of measurement data. The trend monitoring is an engine conditioning method which can find engine faults by monitoring important measuring parameters such as fuel flow, exhaust gas temperatures, rotational speeds, vibration and etc. Using engine condition database as an input to be generated by linear regression analysis of real engine instrument data, an application of the fuzzy logic in diagnostics estimated the cause of fault in each component. According to study results. it was confirmed that the proposed trend monitoring method can improve reliability and durability of the propulsion system for a long endurance UAV to be operated at medium altitude.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제9권1호
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• pp.100-110
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• 2008

It is not easy to monitor and identify all engine faults and conditions using conventional fault detection approaches like the GPA (Gas Path Analysis) method due to the nature and complexity of the faults. This study therefore focuses on a model based diagnostic method using Neural Network algorithms proposed for fault detection on a turbo shaft engine (PW 206C) selected as the power plant for a tilt rotor type unmanned aerial vehicle (Smart UAV). The model based diagnosis should be performed by a precise performance model. However component maps for the performance model were not provided by the engine manufacturer. Therefore they were generated by a new component map generation method, namely hybrid method using system identification and genetic algorithms that identifies inversely component characteristics from limited performance deck data provided by the engine manufacturer. Performance simulations at different operating conditions were performed on the PW206C turbo shaft engine using SIMULINK. In order to train the proposed BPNN (Back Propagation Neural Network), performance data sets obtained from performance analysis results using various implanted component degradations were used. The trained NN system could reasonably detect the faulted components including the fault pattern and quantity of the study engine at various operating conditions.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.213-217
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 훈련시키기 위해 이용되었다. 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, P2, T2, P4, T4 및 T5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량 함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1436-1445
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• 2008

최근에 국내에서 출시되는 많은 모바일 단말기에는 CDMA모듈 이외에 근거리 무선통신을 위한 블루투스 등의 통신장치가 장착되고 있으며, 이를 활용한 다양한 제품이 개발되고 있다. 본 연구에서는 근거리 무선통신을 위한 블루투스 송수신 장치가 장착된 모바일 단말기에서 사용 가능한 무선 자동차 진단 소프트웨어의 개발과 사용자 인터페이스에 관하여 다룬다. 본 연구에서는 OBD(On Board Diagnostics)-II 표준을 기반으로 한 ECU(Engine Control Unit) 데이터 프로토콜 변환기와 블루투스 송수신기, 그리고 모바일 단말기에서 무선으로 자동차의 진단이 가능한 자동차 자기진단시스템을 개발하게 되었으며, 여기에 필요한 모바일 단말기의 사용자 인터페이스는 윈도우즈 닷넷 컴팩트 프레임워크 플랫폼에서 구현하였다. 본 연구를 통해서 개발한 시스템은 1) 무선 환경에서 소프트웨어의 다운로드와 업그레이드가 용이하며, 2) 추가의 고장진단 단말기가 불필요하므로 비용이 절감되며 상시적인 고장 진단이 가능하고, 3) 닷넷 컴팩트 프레임워크 환경에서 작성된 코드로 PDA와 네비게이션 등의 다른 임베디드 시스템에 손쉽게 이식이 가능하다는 장점이 있다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.15-22
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.