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문제 정의
- 하지만 선택된 인자는 모두 실험자가 직접 제어할 수 없는 인자로써 변량인자로 볼 수 있다. 따라서 냉매량에 민감하게 반응하는 인자들을 제어 가능한 실험 인자인 모수인자로 바꾸어 실험하고, 결과 값을 치환하는 방식으로 냉매량 예측 상관식을 얻고자 한다.
- 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 R-410A 냉매를 사용한 시스템 에어컨에 대하여 다양한 실내외 온도조건에 대한 냉매량별 운전 특성을 실험 적으로 조사하여 냉매량 판독 예측 식을 제안하고, 현장 설치 시 적 정 냉매량 기준 80 ~120%에서 10% 이내의 냉매 부족 또는 과충전을 판독하고 대응할 수 있는 기술을 확보하고자 한다.
제안 방법
- 풀링 (Pooling)은 분산분석을 통한 검정결과 오차의 자유도가 작아서 검출력이 좋지 않은 인자를 오차항에 넣어서 새로운 오차 항을 만드는 것을 말한다. 교호효과(interaction) 항 중 2개항도 마찬가지로 P.vabue가 매우 커서 유의하지 않으므로 회귀식에서 생 략하고 풀링 (Pooling)하였다.
- 냉매량 예측을 위한 판정변수로 응축포화온도, 압축기 토출온도, 과냉도를 선택하였다. 하지만 선택된 인자는 모두 실험자가 직접 제어할 수 없는 인자로써 변량인자로 볼 수 있다.
- 정하고 냉매량 실험을 수행하였다. 냉매량 판독 관련 변수로는 시스템의 포화증발온도, 포화 응축온도, 압축기 흡입, 토출온도, 출구온도, 과냉도 등을 중심으로 냉매량 변화에 따른 특성을 분석하였다.
- 그러므로 실제 냉매량에 의한 큰 영향을 미치는 인자를 분석하기 위해서, 실험 기준 변수를 최소화 하고 삭제하여 판정 변수를 극대화 시켜야 한다. 따라서 검토 실험 결과 최적화 된 제어값을 통해 나타난 사이클 특성을 토대로 몇 가지 변수를 고정하기로 하였다. 먼저 용량가변이 가능한 압축기 리드 타임(lead time)은 20sec로 동일하게 고정하여 냉매량의 변화에 따른 영향인자를 극대화 시키도록 하였고, 바이 패스되는 냉매유량의 영향을 최소화하기 위해 바이 패스 밸브는 모두 닫아서 실험을 진행 하였다.
- 저압측과 비교하였을 때, 고압측 변수들이 민감도가 우수하게 나타났다. 따라서 냉매량 판독 변수로 응죽포화온도-, 압죽기 토줄온도, 과냉도를선정하였다.
- 평균값인 24 ℃로 설정하였다. 먼저 냉매 량에따른 시스템 운전 특성을 파악하기 위해 냉매량을 감소 시켜가며 실험을 진행 하였다.
- 따라서 검토 실험 결과 최적화 된 제어값을 통해 나타난 사이클 특성을 토대로 몇 가지 변수를 고정하기로 하였다. 먼저 용량가변이 가능한 압축기 리드 타임(lead time)은 20sec로 동일하게 고정하여 냉매량의 변화에 따른 영향인자를 극대화 시키도록 하였고, 바이 패스되는 냉매유량의 영향을 최소화하기 위해 바이 패스 밸브는 모두 닫아서 실험을 진행 하였다. 실외기 팬은 공기 풍량을 일정하게 하여 냉매량에 따른 고압 및 실외열교환기 출구 과냉도 등의 차이를 극대화 하게 하였고, 실내기 EEV를 통해 과열도 3 ℃를 제어함으로써 실내기 종류 및 조합에 따른 영향을 최소화하고 동시에 과열기체가 어큐뮬레이터에 유입되어 액냉매가 쌓이는 것을 방지하도록 하였다.
- 본 연구는 앞서 설명한 바와 같이 대형샤시 중 16HP급을 대상으로 4인자 반응표면 실험계획법 중 중심합성계획을 이용하여 요인점 16회, 축점 8회, 중심점 6회로 총 30회의 실험계획법을 Table 2와 같이 수립하였다. 모수인자를 가지고 실험계 획법에 의해 실험한 결과를 변량인자로 치환하여 Table 3과 같이 냉매량을 기준으로 정리 할 수 있다.
- 본 연구를 통해 얻어진 냉매 충전 예측 상관식의 검증을 위하여 대형샤시 중 가장 큰 16HP급 실외기 4대를 연결해서 모듈형 시스템의 최고 마력인 64HP급을 구현하고 연결 배관을 고려한 최적 냉매량을 충전하여 앞서 제안했던 냉매량 검지 모드로 실험을 수행하였다. 실험은 외기온도 조건에 따른 냉매량 예측 인자들의 영향도 및 검지 오차율을 파악하기 위해 랜덤하게 진행하였으며, 실험 결과는 Table 8에 정리되었다.
- 먼저 용량가변이 가능한 압축기 리드 타임(lead time)은 20sec로 동일하게 고정하여 냉매량의 변화에 따른 영향인자를 극대화 시키도록 하였고, 바이 패스되는 냉매유량의 영향을 최소화하기 위해 바이 패스 밸브는 모두 닫아서 실험을 진행 하였다. 실외기 팬은 공기 풍량을 일정하게 하여 냉매량에 따른 고압 및 실외열교환기 출구 과냉도 등의 차이를 극대화 하게 하였고, 실내기 EEV를 통해 과열도 3 ℃를 제어함으로써 실내기 종류 및 조합에 따른 영향을 최소화하고 동시에 과열기체가 어큐뮬레이터에 유입되어 액냉매가 쌓이는 것을 방지하도록 하였다. 만약 액냉매가 쌓일 경우, 사이클 실험 데이터를 통한 냉매량의 판독이 어려워진다.
- 실험 조건으로서는 정상적 부하로 설계된 실내의 냉방 가동 시 실내 예상 평형 온도인 20-24 ℃ 의 평균값인 22 ℃를 실내 표준온도로 정하였고, 실외는 냉방 기간 중 실외 온도 범위인 15-32 ℃ 의 평균값인 24 ℃로 설정하였다. 먼저 냉매 량에따른 시스템 운전 특성을 파악하기 위해 냉매량을 감소 시켜가며 실험을 진행 하였다.
- 앞서 기술한 바와 같이 입축기 lead time(20sec), 바이 패스 류 밸브(closed), 실외기 팬(5step), 실내기 EEV(과열도 3 ℃)를 설정하는 것을 냉매량 판독 모드로 정하고 냉매량 실험을 수행하였다. 냉매량 판독 관련 변수로는 시스템의 포화증발온도, 포화 응축온도, 압축기 흡입, 토출온도, 출구온도, 과냉도 등을 중심으로 냉매량 변화에 따른 특성을 분석하였다.
- 만약 액냉매가 쌓일 경우, 사이클 실험 데이터를 통한 냉매량의 판독이 어려워진다. 이와 같이 압축기 lead time, 바이패스 류 밸브(closed), 실외기 팬, 실내기 EEV는 변수 영향을 없애기 위해 최적화 하여 고정 후 냉방모드로 실험을 진행 하였다.
대상 데이터
- 이러한 모수인자에 대한 반웅표면 실험계획법을 이용한 최적 반응 표면식을 구하고자 Table 1과 같이 4인자 2수준을 정하고 중심합성계획법에 의해 실험을 수행하였다. 실험은 대형샤시(14~ 16 HP급)를 대상으로 진행하였다. 중심합성계획법은 변수의 수준 변화에 따라서 발생되는 반응량의 곡면적인 변화를 감지할 수 없는 2수준의 실험의 단점을 보완하고 적은 횟수의 실험으로 곡면을 추정하고 k = 3, 즉 인자가 3이상인 경우 중심 점과 축점을 요인실험에 추가시키는 실험계획을 말한다.
이론/모형
- 외 온도, 팬 풍량과 냉매량이다. 이러한 모수인자에 대한 반웅표면 실험계획법을 이용한 최적 반응 표면식을 구하고자 Table 1과 같이 4인자 2수준을 정하고 중심합성계획법에 의해 실험을 수행하였다. 실험은 대형샤시(14~ 16 HP급)를 대상으로 진행하였다.
성능/효과
- (2) 모듈형 대형사시 64HP급 냉매량 검지 모드에서 실험 결과, 실험계획법을 이용한 냉매량 에측상관식의 오차율은 약 6% 이내의 결과를 얻었다.
- 이 결과는 실제 멀티 시스템 운전 시 고장에 의한 냉매 누설이 30%이내로 발생 했을 경우에는 냉매퍙 판독이 어려우며, 시스템의 치명적인 고장을 방치 할 수 있음을 보여주고 있다. (2) 본 연구에서 제안한 냉매량 검지 모드는 외기온도 약 5 ℃ -45 ℃ 범위에서 유효 할 것으로 판단된다.
- 최초 모든 인자에 대한 회귀분석 결과는 Table 4에 나타내었다. 결과를 분석해 보면 주효 과(main effect)항 중 %항의 P-value가 매우커 서 유의하지 않지만 교호효과에서 사용되므로 생 략하지 않았고, 제곱항 중 4개항은 모두 P-value 가 매우 크게 나타나서 회귀식에서 생략하고 풀 링 (Pooling) 하였다. 풀링 (Pooling)은 분산분석을 통한 검정결과 오차의 자유도가 작아서 검출력이 좋지 않은 인자를 오차항에 넣어서 새로운 오차 항을 만드는 것을 말한다.
- 5는 냉매량 변화에 따른 각 변수들의 민감도를 파악하였다. 사이클의 저압측에 영향이 있는증발포화온도, 압축기 흡입온도는 큰 변화를 보이지 않았으며, 고압부의 압축기 토출온도와 응축 포화온도는 냉 매량이 증가함에 따라 선형 적으로 증가하며, 과냉도는 감소하는 경향을 보였다. 저압측과 비교하였을 때, 고압측 변수들이 민감도가 우수하게 나타났다.
- 실험은 외기온도 조건에 따른 냉매량 예측 인자들의 영향도 및 검지 오차율을 파악하기 위해 랜덤하게 진행하였으며, 실험 결과는 Table 8에 정리되었다. 실험 결과 냉매량 70%에서는 예 측 상관식의 평균 오차율 이 약 5%, 냉매량 100%에서는 약 6%, 냉매량 120%에서는 약 2%로 본 연구에서 냉매량 예측 기준인 80 ~120%에서의 예측 상관식의 평균 오차율은 약 6% 이내를 보이면서 대체적으로 만족할 만한 예측값을 제시하고 있다.
- 사이클의 저압측에 영향이 있는증발포화온도, 압축기 흡입온도는 큰 변화를 보이지 않았으며, 고압부의 압축기 토출온도와 응축 포화온도는 냉 매량이 증가함에 따라 선형 적으로 증가하며, 과냉도는 감소하는 경향을 보였다. 저압측과 비교하였을 때, 고압측 변수들이 민감도가 우수하게 나타났다. 따라서 냉매량 판독 변수로 응죽포화온도-, 압죽기 토줄온도, 과냉도를선정하였다.
후속연구
- (3) 본 연구에 사용된 실험계획법을 통하여 냉매량 예측 인자들에 관련된 상관식 도출시 유효한 수단으로 활용될 수 있으리라 생각하며 이러한 일련의 과정들이 실제 필드에서의 고장검지 데이터 정확도를 높여줄 것으로 기대한다.
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