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최근, 무인비행장치(드론)의 상용화 및 산업용 시장이 확대됨에 따라 무인비행장치에 대한 다양한 요구사항이 제시되고 있으며, 특히 기술적 신뢰성과 비행의 안전성은 가장 많이 거론되는 주제이다.
본 논문에서는 무인비행장치의 추락사고와 산업용 드론의 동력부(모터, 프로펠러, 프레임 등.) 고장 또는 정비 불량으로 인한 사고를 예방 할 수 있는 진동 센서를 이용한 무인 비행기의 진단 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템은 산업용 드론 시스템에 실제 적용할 수 있는 ...

최근, 무인비행장치(드론)의 상용화 및 산업용 시장이 확대됨에 따라 무인비행장치에 대한 다양한 요구사항이 제시되고 있으며, 특히 기술적 신뢰성과 비행의 안전성은 가장 많이 거론되는 주제이다.
본 논문에서는 무인비행장치의 추락사고와 산업용 드론의 동력부(모터, 프로펠러, 프레임 등.) 고장 또는 정비 불량으로 인한 사고를 예방 할 수 있는 진동 센서를 이용한 무인 비행기의 진단 시스템을 구현 하였다. 구현된 시스템은 산업용 드론 시스템에 실제 적용할 수 있는 센서 시스템의 하드웨어, 펌웨어, 이상 진단이 가능한 알고리즘이 포함되었다.
하드웨어는 진동데이터를 수집하는 센서모듈 및 정보처리모듈 2종류를 개발하였으며 센서모듈은 추력을 발생시키는 동력장치가 설치되어 있는 암(arm)의 끝부분에 암의 수만큼 설치되고, 정보처리모듈은 기체에 1개가 설치되어 센서모듈과 통신하며 운영되도록 구현되었다. 알고리즘은 FFT변환 과정과 양자화를 통하여 주파수영역에서의 에너지의 패턴벡터를 구하는 전처리 부분과 학습과 이상 판별을 수행하는 후처리 부분으로 나누어지며, 후처리 과정에서의 판별 기법은 유클리디안 거리분석을 사용하였다.
제안한 알고리즘을 실증하기 위한 실험은 특별히 제작된 모의실험 장치와 2종류의 실제 산업용 드론의 기체를 사용하여 진행하였다.
실증 실험을 통해 본 연구에서 제안한 이상 진단 시스템의 H/W 및 알고리즘의 종합적인 성능을 평가한 결과, 쿼드로터형 산업용드론 기체와 헥사로터형 산업용드론 기체에서의 진단 성공률은 각 각 98% 및 90%를 보였다.

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