[논문]스크루형 공기압축기의 고장진단

배용완

스크루형 공기압축기의 고장진단
Fault Diagnosis of Screw type Air Compressor 원문보기

韓國舶用機關學會誌 = Journal of the Korean Society of Marine Engineers, v.28 no.7 = no.114, 2004년, pp.1092 - 1100

배용완 (안동대학교 기계교육과)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper describes the application of fault tree technique to analyze of compressor failure. Fault tree analysis technique involves the decomposition of a system into the specific form of fault tree where certain basic events lead to a specified top event which signifies the total failure of the system. In this research. fault trees for failure analysis of screw type air compressor are made. This fault trees are used to obtain minimal cut sets from system failure and system failure rate for the top event occurrence can be calculated. It is Possible to estimate air compressor reliability by using constructed fault trees through compressor failure example. It is Proved that FTA is efficient to investigate the compressor failure modes and diagnose system.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 FTA 적용사례로서 공기압축기의 고장진단에 대하여 적용코자 한다. Fig.
또한 이와 같은 사실은 여러 형태의 베어링 고장을 통한 정밀진단사례를 통해서도 증명되었다. 이러한 연구를 통하여 시스템 각 부분 기계요소의 개체 고장발생이 다른 요소로 어떻게 전달되는지 전파과정을 통하여 이들 상호관계를 규명하였다. 또한 본 연구를 바탕으로 각각의 고장원인별(fault cause) 징후(symptom) 관계를 정립하여 지식베이스화 하고, FTA기법을 이용하여 이러한 지식들을 이용함으로서 진단의 정확도를 높일 수 있다.
작성된 FT를 이용하여 본 시스템의 고장률을 계산하고, 시스템의 신뢰도를 계산하여 설계의 기초자료를 제시코자 하였다.

가설 설정

고장발생시간은 지수적으로 분포한다. FT는 중복이 없고 기본고장발생(요소고장들) 은 통계적으로 다른 요소 고장에 영향을 받지 않는 독립사상들이라 가정한다. 신뢰성 R(t)는 정해진 시간 t에 대한 시스템이 성공적으로 운행될 확률을 나타낸다.
기본사상(시스템 요소)은 수리될 수 없는 것으로 가정한다. 고장발생시간은 지수적으로 분포한다.
모든 일련의 연속들은 원하지 않는 목표사상으로 시작된다. 플랜트에서 원하지 않는 목표고장사상을 가정하자. 원하지 않는 목표사상의 고장트리를 사용할 때 그 사건의 고장은 가지사상들로 후향 추론함으로서 발견될 수 있다.

제안 방법

먼저 해석하려는 시스템의 작동 메카니즘을 파악한 후 예상되는 재해를 과거 재해사례나 재해통계를 기초로 가급적 폭넓게 조사한다. 그 다음 재해의 위험도를 검토하여 해석한 재해를 결정하고 필요하면 서브시스템 내의 위험요소조사 및 위험요소가 위험상태로 되기 위한 방아쇠(trigger) 로 될 요인을 조사하기 위한 예비사고해석 (PHA: Preliminary Hazard Analysis)을 실시한다. 예비사고해석과 통계를 통하여 고장율을 계산하고, 재해발생확률의 목표값을 정한다.
다음으로 FT를 작성하고 작성한 FT를 수식화해 부울대수 (Boolean Algebra) 를 사용해서 간소화 한 다음각 사상에 대한 발생확률을 FT에 표시한다. 마지막으로 FT를 이용하여 해석하는 재해의 발생확률을 계산하고, 목표값과 비교하여 차이가 있으면 FT를 재검토하여 수정하거나 시스템을 보완한다.
2 의 FTA에 의한 고장진단의 수순이 널리 이용된다^⑼. 먼저 해석하려는 시스템의 작동 메카니즘을 파악한 후 예상되는 재해를 과거 재해사례나 재해통계를 기초로 가급적 폭넓게 조사한다. 그 다음 재해의 위험도를 검토하여 해석한 재해를 결정하고 필요하면 서브시스템 내의 위험요소조사 및 위험요소가 위험상태로 되기 위한 방아쇠(trigger) 로 될 요인을 조사하기 위한 예비사고해석 (PHA: Preliminary Hazard Analysis)을 실시한다.
본 사고의 원인분석과 다양한 공기압축기의 현장사고 유형분석 및 기어, 베어링, 축부분의 고장사례를 분석을 통하여 공기압축기의 FT를 작성하였다. 작성된 FT를 이용하여 본 시스템의 고장률을 계산하고, 시스템의 신뢰도를 계산하여 설계의 기초자료를 제시코자 하였다.
본 연구에서 공기압축기 고장사례를 이용하여 일반화된 압축기 FT를 작성한 후 시스템의 고장률 및 신뢰도를 평가하였다. 이 결과치는 향후 시스템 보완 및 설계자료로 제시 될 수 있다.
본 연구에서는 파손된 스크루형 공기압축기(air compressor)와 이를 구성하는 베어링요소의 결함분석을 위하여 육안관찰에 의한 손상을 평가하고, 사고의 원인을 규명하고, 공기압축기의 단계적인 고장트레인을 규명하고, 이를 바탕으로 신뢰성 해석과 향후 자동고장진단의 추론을 위하여 FT를 작성하였고, 작성된 FT를 이용하여 목표사상이 일어나기 위한 미니멀 컷 셑을 구하고, 고장율 평가 및 신뢰성 해석을 행하였다.
5 (a), (b), (c), (d)와 같다. 본 연구의 경우 특별한 환경하에서 작동되는 공기압축기의 고장을 좀더 일반화된 공기압축기 고장사례까지도 적용될 수 있도록 하기 위하여 고장범위를 확대시켜서 FT를 작성 했으며, 이와 같이 확대시킨 근거는 본 압축기 고장사례와 기타 기어 및 베어링 고장사례를 통하여 진단정보를 얻었다^[12]-[14].여기서 목표사상은 "압축공기 공급중단으로 하고, 기본사상은 다음과 같이 규정될 수 있다.
비록 고장 트리 자체에 약간의 오차가 포함되었지만 좀더 일반화된 고장트리를 작성하여 고장률과 신뢰도를 계산했다.

대상 데이터

시스템을 못쓰게 하고. 복구비용이 매우 많이 소요되므로 본 연구에서 관심의 대상은 주로 기계적인 고장이다. 기계적 고장률만을 고려할 때 시스템 고장율은 전체시스템 고장률인 At 에서 전기 계통 고장률 λ_a를 빼면 사용시간 1시간에 대한 고장율은 0.

성능/효과

복구비용이 매우 많이 소요되므로 본 연구에서 관심의 대상은 주로 기계적인 고장이다. 기계적 고장률만을 고려할 때 시스템 고장율은 전체시스템 고장률인 At 에서 전기 계통 고장률 λ_a를 빼면 사용시간 1시간에 대한 고장율은 0.1857x10^-3(Hr¹)으로 평균 5385시간당 1건 정도로 하루 평균 8시간 가동한다고 볼 때 1.8년당 1회 정도의 기계적 고장이 발생될 수 있음을 알 수 있다.
이러한 연구를 통하여 시스템 각 부분 기계요소의 개체 고장발생이 다른 요소로 어떻게 전달되는지 전파과정을 통하여 이들 상호관계를 규명하였다. 또한 본 연구를 바탕으로 각각의 고장원인별(fault cause) 징후(symptom) 관계를 정립하여 지식베이스화 하고, FTA기법을 이용하여 이러한 지식들을 이용함으로서 진단의 정확도를 높일 수 있다. 향후 컴퓨터에 의한 설비진단시스템 구축시 각 기계요소별 고장트레인에 기초한 지식베이스를 이용함으로서 추론알고리즘을 효율적으로 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

후속연구

및 신뢰도를 평가하였다. 이 결과치는 향후 시스템 보완 및 설계자료로 제시 될 수 있다. 미니멀 컷 셑을 구한 결과 공기압축기의 가장 문제가 되는 기본사상은 주로 링(ring)과 베어링계통으로 이 부분은 매우 고속으로 회전하기 때문에 윤활계통의 결함은 시스템에 치명적인 고장을 일으킨다.
또한 본 연구를 바탕으로 각각의 고장원인별(fault cause) 징후(symptom) 관계를 정립하여 지식베이스화 하고, FTA기법을 이용하여 이러한 지식들을 이용함으로서 진단의 정확도를 높일 수 있다. 향후 컴퓨터에 의한 설비진단시스템 구축시 각 기계요소별 고장트레인에 기초한 지식베이스를 이용함으로서 추론알고리즘을 효율적으로 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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