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이중화된 진동 정보 판별 기법과 고장 파형 분류를 이용한 선박 엔진의 고장 감지

Defect Detection of Ship Engine using duplicated checking of vibration-data-distinction Method and Classification of fault-wave

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.33 no.10 = no.146, 2009년, pp.671 - 678  

이양민 (동아대학교 컴퓨터공학과) ,  이광용 (동아대학교 컴퓨터공학과 대학원) ,  배승현 (동아대학교 컴퓨터공학과 대학원) ,  신일식 (중소조선연구원) ,  장휘 ((주)인타운) ,  이재기 (동아대학교 컴퓨터공학과)

초록
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현재 진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동 정보 적용 대상을 선박으로 정하고, 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중화된 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 적분을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 넓이를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 판별은 약 98% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형 감별에서는 약 72% 정확성을 가졌다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, there have been some researches in the equipment fault detection based on shock and vibration information. Most research of them is based on shock and vibration monitoring to determine the equipment fault or not. Different with engine fault detection based on shock and vibration informatio...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 엔진 고유 진동 주파수를 기준으로 하고 복수의 채널로부터 획득되는 현재의 엔진 진동 주파수를 비교하여 엔진의 고장 유무를 판별하는 기법을 제안하고자 한다.
  • 본 논문에서는 연구의 대상을 선박으로 하고, 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 하여 선박의 안전한 항해와 엔진의 보존 및 고장에 대한 감지와 진단을 수행하는 시스템을 제안하였다. 이중화된 진동 정보 판별 기법을 도입하여 일차적으로 진동 정보를 확인한 후 고장 유무를 먼저 검사하고, 고장이 발생한 경우에는 적분을 도입하여 고장 진동 파형에 대한 넓이를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법도 적용하였다.
  • 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한 번의 사이클에 나타나는 진동 파형 전체에 대한 정적분을 수행한다. 파형의 형태가 불특정해서 부분합을 구하기가 힘들고 또한 가능하다고 해도 매우 복잡하기 때문에 특정 부분을 넓이 요소 함수로 만들고 이것들을 합하는 기본 형식을 유지하되 각각의 함수들은 구간을 한 없이 세분화해서 면적을 구하는 정적분을 사용할 수 밖에 없다.
  • 5-b처럼 고장 파형은 다르나 넓이가 같아지는 경우가 발생될 수 있다. 즉 고장이 발생한 분당 회전수 대역이나 고장 부품이 다른 경우에 나타날 수 있는 현상인데 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 고장 파형을 저장할 때 인덱스를 활용하여 분당 회전수별로 분류를 하였기 때문에 위의 문제를 해결할 수 있다. 즉 같은 분당 회전수 대역에서의 고장 파형 패턴은 인덱스에 의해 1차적으로 구분되기 때문에 앞서 언급한 문제점을 피할 수 있다.
  • 특히 본 논문에서는 고장 진동 정보가 수집된 경우 그 정보가 아날로그 형태의 파형이란 점과 파형 전체가 모두 고장을 알리는 정보가 아니라는 점에 착안하였다. 즉 정상적인 진동 정보와 순간적인 고장 진동 정보가 하나의 파형에 섞여서 나온다는 점을 활용하여 고장을 알리는 부분의 주파수만을 샘플링하고 저장한 후 비교하는 방식을 사용한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
진동 정보를 활용하여 엔진 기관을 포함하는 설비 시설을 점검하는 기술 연구의 목적은 무엇인가? 근래에 진동 정보를 활용하여 엔진 기관을 포함하는 설비 시설을 점검하는 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 이런 연구들은 설비 내의 특정 부품이 가진 고유 진동 주파수를 분석하고 이를 실측 진동 주파수와 비교하여 설비 부품 또는 전체의 이상 유무를 판단한다. 현재 차량이나 설비 시설에는 이상 유무를 판단할 수 있는 시스템이 일부 도입되고 있고 고장 유무 판단에 대한 정확도 또한 증가하고 있는 추세이다.
패턴 인식 기법은 무엇인가? 패턴 인식 기법은 엔진 등에 부착된 센서로부터 전달되는 신호를 여러 방법을 동원하여 분석한 후 이를 이용하여 고장을 진단하는 고차원적인 방법이다. 신호를 분석하는 기법은 크게 통계적 방법과 신경망을 이용하는 방법으로 구분할 수 있다.
조선 산업과 물류 유통 산업에서 선박의 안전한 항해를 보장할 수 있는 고장 진단 시스템의 도입이 경제적으로나 기술적인 관점에서 매우 중요한 이유는 무엇인가? 한국의 경우에는 수출, 수입을 통한 무역을 중심으로 경제가 구성되어 있고 더불어 조선 사업 또한 국가 경제의 중요한 부분을 담당하고 있다. 따라서 조선 산업과 물류 유통 산업에 있어 선박의 안전한 항해를 보장할 수 있는 고장 진단 시스템의 도입은 경제적으로나 기술적인 관점에서 매우 중요하다.
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참고문헌 (14)

  1. 김상환, 김지근, 이돈출, 장석기 (2003), "디젤엔진의 비틀림 진동 모니터링 시스템에 관한 연구", 한국마린엔지니어링학회, 한국마린엔지니어링학회 학술대회 논문집, pp. 197~204 

  2. 김창구, 홍성호, 기석호, 기창두 (2000), "Windows NT 기반의 회전 기계 진동 모니터링 시스템 개발", 한국정밀공학회, 한국정밀공학회지, 제17권, 제7호, pp. 98~105 

  3. 김태환, 양광모, 최성희, 강경식 (2005), "사전예방을 위한설비안전정보시스템 개발", 대한안전경영과학회지, 제7권,제2호 

  4. 남택근, 이돈출, 노영오 (2008), "선박의 진동 계측 프로그램 개발에 관한 연구", 한국마린엔지니어링학회, 한국엔지니어링학회 학술대회 논문집, pp. 73~74 

  5. 박성규, 심민석, 이현영, 이명재 (2003), "FFT 알고리즘을이용한 장비 예지보전 전문가 시스템의 설계", 한국정보과학회, 한국정보과학회 학술발표논문집, 제30권 제2호, pp.514~516 

  6. 심민찬, 양보석(2006), "회전 기계 상태 감시용 무선 계측시스템의 개발", 유체기계 연구개발 발표회 논문집, pp.121~125 

  7. 양보석(2006), 기계설비의 진동 상태 김시 및 진단, 인터비젼 

  8. 오일석(2008), 패턴인식, 교보문고 

  9. 윤석준, 강현주(2000), "실시간 시뮬레이션용 데이터 검색알고리즘의 검색속도에 대한 연구", 대한항공우주학회지,제28권, 제1호, pp. 126~132 

  10. 이광용, 배승현, 이양민, 이재기(2009), “중소형 선박의 엔진에 대한 진동을 통한 고장 감지 시스템 개발”, 한국정보처리학회 춘계학술발표대회 논문집, 제16권, 제1호, pp.128~131 

  11. 이형규(1997), 선박 진동?소음 제어 지침, 한국선급 

  12. 최행진(2003), 물리학자 푸리에와 고속 푸리에 변환, 교우사 

  13. 한상인, 장중순(2001), "인터넷 기반의 설비 모니터링 및제어 시스템 개발", 한국경영과학회/대한산업공학회, 춘계공동학술대회 논문집, pp. 860~863 

  14. 한학용(2005), 패턴인식개론, 한빛미디어 

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