[논문]항공기 정비계획을 위한 J79 엔진 Transfer Gearbox의 고장데이터 분석

최재만; 양승효; 황영하; 손익상; 온용섭; 김영진

doi:10.3795/ksme-a.2010.34.6.781

[국내논문] 항공기 정비계획을 위한 J79 엔진 Transfer Gearbox의 고장데이터 분석
Failure Data Analysis of J79 Engine Transfer Gearbox for Aircraft Maintenance Planning 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.34 no.6=no.297, 2010년, pp.781 - 787

최재만 (군용항공기 감항인증센터) , 양승효 (공군 군수사령부) , 황영하 (공군 군수사령부) , 손익상 (공군 군수사령부) , 온용섭 (충남대학교 항공우주공학과) , 김영진 (국방기술품질원)

초록
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고장의 특성을 예상하는 것은 미래의 고장을 예견하고 최적의 교체간격을 결정할 수 있도록 해주기 때문에 정비 계획에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 신뢰도 해석에서 가장 전통적인 방법 중의 하나인 확률지에 도시하는 기법을 이용하여 J79 엔진 Transfer Gearbox의 고장 분포를 검토하였다. 고장 데이터에 대한 적절한 분포를 찾기 위해서 다양한 확률분포가 이용되었으며, 얻어진 상관계수는 고장데이터가 대수정규분포에 가장 근접함을 나타내었다. 예상되는 비계획 정비행위의 횟수와 다양한 비용 비율에 대해서 최적의 교체간격을 구하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Forecasting possible failure characteristics is very important in maintenance planning because it helps in predicting any future failures and determining the optimum replacement interval. This paper examines the time.to-failure distribution of the transfer gearbox of a J79 engine by using a probability plotting technique which is one of the most convenient techniques for reliability analysis. Various probability distributions are evaluated for determining the suitable probability distribution of the failure data of the transfer gearbox, and the resulting correlation coefficient indicates that failure data have a lognormal distribution. The expected number of unscheduled maintenance actions and the optimum replacement interval for various values of cost ratios are determined.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

특히 첨단기술의 집약체인 항공기를 운영하는 공군에서는 고도의 신뢰도가 요구되어, 항공기에 대한 신뢰성을 분석하기 위해 운영 중 발생하는 고장 데이터의 수집 및 분석체계를 구축하여 계획정비의 효율성 향상과 경제적인 군수지원을 도모하기 위한 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 F-4 항공기에 장착되어 가혹한 조건에서 사용되는 J79 Engine Transfer Gearbox에 대한 고장데이터를 수집하여 분석하였다. 확률밀도함수 (PDF, Probability Density Function), 누적분포함수(CDF, Cumulative Distribution Function), 고장률 함수 (Failure Rate Function) 등과 같은 주요 신뢰성 척도를 결정하고, 얻어진 신뢰성 척도를 이용하여 예상 비계획정비 회수와 다양한 비용비율에서 최적 교체 간격을 결정하고자 한다.

가설 설정

확률분포에 수집된 수명데이터를 크기로 순서화하여, 데이터를 확률지에 타점하고 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis)을 실시하여 상관계수(Correlation coefficient)가 가장 큰 분포를 데이터에 적합한 분포로 가정한다.

제안 방법

(3) 최적의 Transfer Gearbox 교체간격을 추정하기 위해 다양한 비용비율에 대해서 최소 비용의 최적 교체간격을 결정하였다.
Transfer Gearbox는 고장이 발생하기 전에 계획적으로 주어진 시간마다 교체 및 조정을 실시하는 예방정비(Preventive Maintenance) 개념을 적용하고 있어, 평균 고장간격시간(MTBF, Mean Time Between Failure), 백분위 수명(B-life), 예상되는 비계획정비 회수, 최적 교체간격 등에 대한 정보가 요구되어 이에 대한 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 J79 엔진 Transfer Gearbox에 대한 고장데이터를 이용하여 신뢰성 분석을 수행하였으며 얻어진 결과는 다음과 같다.
일반적으로 신뢰성 분석을 위해서는 확률지나 고장률 용지를 사용하여 분포를 확인하고 모수를 추정하는 확률지 이용 방법이 있으며, 다른 방법으로는 수명분포의 확률특성을 이용하는 방법이 있다. 수명분포의 특성을 이용하는 방법은 확률지를 이용한 방법보다 정확한 통계적 특성을 알 수 있으나 분석절차가 복잡한 단점이 있어, 본 연구에서는 확률지를 이용하여 간단하게 분포를 확인하고 모수에 대한 추정을 실시할 수 있는 방법을 이용하였다.^(1,2)
이와 같은 비대칭형의 분포에 대해서는 2-모수와이블분포, 3-모수 와이블분포 또는 대수정규분포를 확률분포로 선정하고 신뢰성 분석을 실시하나, 본 연구에서는 대칭형의 분포인 정규분포도 포함하여 2-모수 와이블분포, 3-모수 와이블분포, 대수정규분포를 이용하여 신뢰성을 분석하였다.
최적의 엔진 Transfer Gearbox 교체시간을 추정하기 위해서 작동 기간당 총 예상비용을 최소로 하는 지점을 최적 교체간격(Optimum replacement interval)로 결정하였다. 예방정비 활동비용 C_p는 고장이 발생하기 전에 정비활동을 수행하여 소요되는 비용, 사후정비 활동비용 C_u는 고장이 발생된 후 이를 정비하기 위해 소요되는 비용을 의미한다.
본 연구에서는 F-4 항공기에 장착되어 가혹한 조건에서 사용되는 J79 Engine Transfer Gearbox에 대한 고장데이터를 수집하여 분석하였다. 확률밀도함수 (PDF, Probability Density Function), 누적분포함수(CDF, Cumulative Distribution Function), 고장률 함수 (Failure Rate Function) 등과 같은 주요 신뢰성 척도를 결정하고, 얻어진 신뢰성 척도를 이용하여 예상 비계획정비 회수와 다양한 비용비율에서 최적 교체 간격을 결정하고자 한다.

대상 데이터

Transfer Gearbox의 고장데이터는 최근 발생된 고장을 3개 비행단으로부터 수집하였으며, 데이터의 현황은 1시간에 해당하는 비행회수를 단위로 하여 Table 1과 같다.

데이터처리

그리고 가정된 분포에 대한 적합성을 검토하기 위해 Kolmogorov-Smirnov 검정⁽³⁾을 수행하여 채택되는 경우에 신뢰성 척도를 계산한다. 앞에서 설명한 절차를 나타내면 Fig.
다음은 Kolmogorov-Smirnov 적합도 검정(K-S test)을 이용하여 고장데이터에 적합한 분포로 추정된 대수정규분포에 대해서 검정을 실시하였다.

이론/모형

다음은 고장데이터를 고장시간을 작은 것부터 큰 것으로 정렬한 순서통계량에 대해 비대칭형의 분포에 적합한 중위수 순위법(Median Rank)을 이용하여 Table 2와 같이 누적분포확률을 계산하였다.

성능/효과

(1) Transfer Gearbox의 고장데이터에 적합한 분포는 위치모수(μ) 6.4288과 척도모수(σ) 0.3657인대수정규분포로 추정되었다.
(2) 결정된 신뢰성 척도를 이용하여 얻어진 평균 고장 간격시간은 666.5Sortie, B10은 385.6Sortie, 연간 비계획정비 회수는 0.24로 계산되었다.
고장데이터의 시간 t와 누적분포확률 F(t)를 각각의 확률지에 타점하고 이에 대해서 선형 회귀분석을 실시한 결과는 Fig. 5와 같으며, 대수정규분포의 상관계수가 가장 커서 수집된 고장데이터에 대해서 적합한 분포로 판단되었다. Table 3은 각각의 분포에 대해서 선형 회귀분석에 대한 상관계수를 나타내었다.
에 대해서 Transfer Gearbox의 최소 비용의 최적 교체 간격을 계산하였으며 얻어진 결과는 Table 6과 같다. 비용비율(C_u/C_p)가 4인 경우를 살펴보면, 시간에 따른 총비용의 변화는 Fig. 9와 같고 최적 교체간격은 364Sortie로 결정되었다.
신뢰성 분석절차를 통해 Transfer Gearbox의 고장데이터는 대수정규분포를 따르는 것으로 판단되었다. 대수정규분포에 대해서 Table 4와 같이 다양한 신뢰성 척도를 결정할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	항공기에대한 고도의 신뢰도를 위해 노력하고 있는 것은 무엇인가?	최근 기술의 발전과 함께 제품의 구조 및 기능이 복잡･다양해지면서 제품의 신뢰성에 대한 사회 전반의 인식이 점점 높아지고 있다. 특히 첨단기술의 집약체인 항공기를 운영하는 공군에서는 고도의 신뢰도가 요구되어, 항공기에 대한 신뢰성을 분석하기 위해 운영 중 발생하는 고장 데이터의 수집 및 분석체계를 구축하여 계획정비의 효율성 향상과 경제적인 군수지원을 도모하기 위한 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 F-4 항공기에 장착되어 가혹한 조건에서 사용되는 J79 Engine Transfer Gearbox에 대한 고장데이터를 수집하여 분석하였다.
	고장의 특성을 예상하는 것이 중요한 이유는 무엇인가?	고장의 특성을 예상하는 것은 미래의 고장을 예견하고 최적의 교체간격을 결정할 수 있도록 해주기 때문에 정비 계획에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 신뢰도 해석에서 가장 전통적인 방법 중의 하나인 확률지에 도시하는 기법을 이용하여 J79 엔진 Transfer Gearbox의 고장 분포를 검토하였다.
	J79 엔진에 대한 고장데이터를 이용해 분석한 결과는 무엇인가?	(1) Transfer Gearbox의 고장데이터에 적합한 분포는 위치모수(μ) 6.4288과 척도모수(σ) 0.3657인대수정규분포로 추정되었다. (2) 결정된 신뢰성 척도를 이용하여 얻어진 평균 고장 간격시간은 666.5Sortie, B10은 385.6Sortie, 연간 비계획정비 회수는 0.24로 계산되었다. (3) 최적의 Transfer Gearbox 교체간격을 추정하기 위해 다양한 비용비율에 대해서 최소 비용의 최적 교체간격을 결정하였다.

참고문헌 (9)

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원문보기 상세보기
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저자의 다른 논문 :

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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