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열펌프의 고장감지 및 진단시스템 구축을 위한 실시간 정상상태 진단기법 개발
Technology for Real-Time Identification of Steady State of Heat-Pump System to Develop Fault Detection and Diagnosis System 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. B. B, v.34 no.4 = no.295, 2010년, pp.333 - 339  

김민성 (한국에너지기술연구원 신재생에너지연구본부) ,  윤석호 (한국기계연구원 에너지플랜트연구실) ,  김민수 (서울대학교 기계항공공학부)

초록
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고장감지 및 진단(FDD) 시스템의 구축의 기초 연구로 정상상태 진단기에 대한 연구를 수행하였다. 정상상태에 대한 진단은 시스템 전체를 관찰하거나 몇몇 필요한 시스템 파라미터를 모니터링 함으로써 가능하다. 최적화된 정상상태 진단기를 이용하면 FDD 시스템에서 필수적인 정상운전 시의 기준모델(no fault reference model)을 자가학습을 통하여 적용할 수 있다. 본 연구에서는 가정용 열펌프가 냉방조건으로 작동할 경우에 대해 이동창을 기반으로 7개의 측정값들에 대한 표준편차를 분석함으로써 정상상태 판정을 내리도록 하였다. 정상상태 진단기의 작동의 여부는 실내부하를 조절함으로써 확인하였다. 본 연구를 통하여 열펌프 등의 증기압축 사이클 시스템에 대하여 이동창을 기반으로 한 정상상태 진단기 개발 방법을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Identification of a steady state is the first step in developing a fault detection and diagnosis (FDD) system of a heat pump. In a complete FDD system, the steady-state detector will be included as a module in a self-learning algorithm, which enables the working system's reference model to "tune" it...

주제어

#열펌프   #고장감지 및 진단   #정상상태 진단기   #이동창  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구는 미국국립표준기술연구소(NIST)의 Piotr A. Domanski 박사와 W. Vance Payne 박사의 도움으로 수행되었으며 이에 감사드린다.
  • 본 연구에서는 FDD 시스템 구축을 위한 기본 작업으로 가정용 열펌프가 냉방조건으로 작동할 경우에 대해 정상상태 진단기를 개발하였다.

가설 설정

  • 이러한 표준편차를 이용하여 정상상태 진단기의 경계값을 제시하게 되는데, 각 분포가 정규분포임을 가정할 경우 정상상태의 표준편차 값의 99% 정도의 영역 이내에 표준편차가 들어올 경우 정상상태로 가정하도록 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
정상상태를 파악하기 위한 연구는 화학 플랜트 공정제어에 주로 적용되어 왔는데 그 대상 분야로는 무엇이 있는가? 정상상태를 파악하기 위한 연구는 그동안 화학플랜트 공정제어 분야에 주로 적용되어 왔다.(1~3)대상 분야로는 모델분석 , 최적화 , 고장진단 및 제어 등의 다양하였는데 , 항공제어나 원자력 플랜트 제어와 달리 동적운전 상태에서의 신뢰성은 큰 문제가 되지 않기 때문에 정상상태에서 각각의 분석을 수행하기 위한 방편으로 진행된 것이다. 열펌프 분야에서는 시스템의 복잡성으로 인해 동특성 적용이 어려우며, 경제성도 확보하여야 하기 때문에 정상상태에서 고장진단이 수행되는 것이 일반적이다.
실험실에서 진행되는 성능실험은 어떤 것이 목적일 경우가 많은가? 정상상태에 대한 진단은 시스템 전체를 관찰하거나 단순히 몇몇 필요한 시스템 파라미터를 모니터링 함으로써 가능하다.  실험실에서 진행되는 성능실험의 경우 시스템의 성능 측정만이 목적일 경우가 많으므로 특별히 정상상태 진단에 대한 기법을 도입하지 않고 오랜 시간이 지난 후에 데이터를 획득함으로써 정상상태를 확인할 수 있다. 그러나 그 기간이 충분하지 않고 단지 일부 값만을 관찰할 경우 실질적인 정상상태인지를 보장할 수가 없게 된다.
정상상태에 대한 진단은 무엇으로 가능한가? 정상상태에 대한 진단은 시스템 전체를 관찰하거나 단순히 몇몇 필요한 시스템 파라미터를 모니터링 함으로써 가능하다.  실험실에서 진행되는 성능실험의 경우 시스템의 성능 측정만이 목적일 경우가 많으므로 특별히 정상상태 진단에 대한 기법을 도입하지 않고 오랜 시간이 지난 후에 데이터를 획득함으로써 정상상태를 확인할 수 있다.
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참고문헌 (10)

  1. Mahuli, S. K., Rhinehart, R., Riggs, J. B., 1992, 

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  2. Cao, S., Rhinehart, R., 1995, “An Efficient 

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  3. Jiang, T., Chen, B., He, X., and Stuart, P., 2003, 

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  4. Glass, A. S., Gruber, P., Roos, M., and Todtli, J.. 

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  5. Rossi, T. M., 1995, “Detection, Diagnosis, and 

  6. Breuker, M. S., Braun, J. E.. 1998, “Evaluating 

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  7. Li, H., 2004, “A Decoupling-Based Unified Fault 

  8. Kim, M, Payne, W. V., Domanski, P. A., and 

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  9. Kim, M., Payne, W. V., Domanski, P. A., and 

  10. REFPROP version 7.0, 2002, “Reference Fluid 

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