비선형회귀모델을 이용한 히트펌프시스템의 열교환기 고장에 대한 고장감지 및 진단에 대한 연구 Fault Detection and Diagnosis (FDD) Using Nonlinear Regression Models for Heat Exchanger Faults in Heat Pump System원문보기
본 연구에서는 비선형회귀모델을 이용한 히트펌프시스템에서의 고장감지 및 진단 알고리즘을 개발하였다. 히트펌프시스템에 발생할 수 있는 다양한 고장요소 중, 열교환기 고장에 대한 연구를 수행하였다. 해석 식을 바탕으로 제작한 모델을 이용하여 총 4가지 작동 모드(무고장, 증발기 고장, 응축기 고장, 응축기와 증발기 고장)에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 고장감지 및 진단 알고리즘을 개발하기 위해 무고장모드에서의 데이터를 바탕으로 각 열교환기의 과열도 또는 과냉도를 예측할 수 있는 비선형회귀모델을 제시하였다. 고장감지 및 진단 알고리즘은 이 비선형회귀모델을 바탕으로 예측한 열교환기에서의 과열도 또는 과냉도 값과 시뮬레이션 값을 비교하여 그 차이의 정도에 따라 각 열교환기의 고장을 감지 및 진단하도록 하였다.
본 연구에서는 비선형회귀모델을 이용한 히트펌프시스템에서의 고장감지 및 진단 알고리즘을 개발하였다. 히트펌프시스템에 발생할 수 있는 다양한 고장요소 중, 열교환기 고장에 대한 연구를 수행하였다. 해석 식을 바탕으로 제작한 모델을 이용하여 총 4가지 작동 모드(무고장, 증발기 고장, 응축기 고장, 응축기와 증발기 고장)에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 고장감지 및 진단 알고리즘을 개발하기 위해 무고장모드에서의 데이터를 바탕으로 각 열교환기의 과열도 또는 과냉도를 예측할 수 있는 비선형회귀모델을 제시하였다. 고장감지 및 진단 알고리즘은 이 비선형회귀모델을 바탕으로 예측한 열교환기에서의 과열도 또는 과냉도 값과 시뮬레이션 값을 비교하여 그 차이의 정도에 따라 각 열교환기의 고장을 감지 및 진단하도록 하였다.
This paper proposed a fault detection and diagnosis (FDD) algorithm using nonlinear regression models, focusing especially on heat exchanger faults. This research concerned four working modes: those with no fault, evaporator fault, condenser fault, and evaporator and condenser faults. This research ...
This paper proposed a fault detection and diagnosis (FDD) algorithm using nonlinear regression models, focusing especially on heat exchanger faults. This research concerned four working modes: those with no fault, evaporator fault, condenser fault, and evaporator and condenser faults. This research used no fault mode data to create an FDD algorithm. Using the no fault mode data, correlation functions for predicting the degree of superheat or subcool of heat exchangers (an evaporator and a condenser) were derived. Each correlation function has five inputs and one output. Based on these correlation functions, it is possible to predict the degree of superheat or subcool of each heat exchanger under various working conditions. The FDD algorithm was developed by comparing the predicted value and the simulation value. The FDD algorithm works well in all four working modes.
This paper proposed a fault detection and diagnosis (FDD) algorithm using nonlinear regression models, focusing especially on heat exchanger faults. This research concerned four working modes: those with no fault, evaporator fault, condenser fault, and evaporator and condenser faults. This research used no fault mode data to create an FDD algorithm. Using the no fault mode data, correlation functions for predicting the degree of superheat or subcool of heat exchangers (an evaporator and a condenser) were derived. Each correlation function has five inputs and one output. Based on these correlation functions, it is possible to predict the degree of superheat or subcool of each heat exchanger under various working conditions. The FDD algorithm was developed by comparing the predicted value and the simulation value. The FDD algorithm works well in all four working modes.
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문제 정의
본 연구에서는 히트펌프시스템을 대상으로 시뮬레이션을 통해 FDD 알고리즘을 개발하였다. 발생할 수 있는 여러 고장인자 중, 많은 연구가 필요한 시스템의 증발기와 응축기 고장에 대한 연구를 수행하였다. 특히 이전에는 다뤄지지 않았던 열교환기의 다중고장에 대한 연구도 수행하였다.
본 연구에서는 비선형회귀모델을 이용하여 히트펌프시스템에 대한 고장진단에 관한 연구를 수행하였다. 히트펌프시스템을 구성하는 각 요소에 대해 개별적인 접근이 가능한 비선형회귀모델을 통해 냉매 측과 공기 측의 다양한 입구 조건에 따른 열교환기의 출구조건인 과열도 및 과냉도를 예측한 결과 상당히 정확한 예측이 가능함을 보았다.
본 연구에서는 히트펌프시스템을 대상으로 시뮬레이션을 통해 FDD 알고리즘을 개발하였다. 발생할 수 있는 여러 고장인자 중, 많은 연구가 필요한 시스템의 증발기와 응축기 고장에 대한 연구를 수행하였다.
Kim 등(2)은 이동창기법을 바탕으로 가정용 에어컨의 정상상태 검출기에 대한 연구를 수행하였다. 즉, 이 연구에서는 분류기에서 사용될 데이터를 수집할 시점인 정상상태를 구분 짓는 알고리즘을 제시하였다. 전처리기와는 다르게 분류기에 대한 연구는 상당히 많이 진행되고 있다.
제안 방법
특히 이전에는 다뤄지지 않았던 열교환기의 다중고장에 대한 연구도 수행하였다. Fig. 2에 나타나있는 다양한 FDD 방법 중, 본 연구에서는 열교환기의 다중고장에 대해서도 고장 감지 및 진단을 수행할 수 있는 회귀분석법을 이용하여 FDD 알고리즘을 제작하였다. 즉, 이번 연구에서는 증발기와 응축기의 각 부분의 냉매와 공기의 입·출구 조건을 바탕으로 회귀모델을 제작하고 이를 바탕으로 고장진단 알고리즘을 제작하였다.
그 결과, 무고장과 증발기 고장모드에서는 총 24개의 데이터를 얻었고, 응축기 고장과 증발기와 응축기 고장모드에서는 총 16개의 데이터를 얻을 수 있었다. 각 데이터에서 얻은 값들 중, 기준모델 (식 (2) 및 식 (3)) 의 입력변수에 해당하는 데이터를 기준모델에 대입하여 계산한 과열도와 과냉도 값과 실제 시뮬레이션을 통해 얻은 과열도와 과냉도 값을 비교해보았다. 그 결과는 Fig.
2.2 고장모사
고장진단을 수행하기 위해 고장모사 시뮬레이션을 수행하였다. 고장모사 시뮬레이션 수행하기 위해 먼저 시스템의 작동모드를 결정하였다.
시뮬레이션을 수행하기 위해 몇 가지 식을 사용하여 히트펌프시스템을 모사하였다. 히트펌프시스템은 크게 압축기, 응축기, 팽창밸브, 증발기로 구성되어 있다.
식 (2)와 식 (3)을 바탕으로 공기와 냉매의 다양한 입구 조건에 따른 열교환기의 성능을 예측 할 수 있다. 실제 시뮬레이션을 통해 과열도와 과냉도를 측정하고 이 측정값이 식 (2), 식 (3)을 통해 예측한 값과 비교하여 값의 차이가 많이 나면, 고장으로 판단하는 방식으로 알고리즘을 제작하였다.
히트펌프시스템은 크게 압축기, 응축기, 팽창밸브, 증발기로 구성되어 있다. 압축기와 팽창밸브의 경우 실험값을 바탕으로 한 상관식을 사용하여 모사하였다. 증발기와 응축기의 경우는 Wang 등(8,9)이 제시한 공기 대 냉매 열교환기에서의 공기 측과 냉매 측의 열전달 계수를 계산할 수 있는 상관식을 사용하여 모사하였다.
즉, 이번 연구에서는 증발기와 응축기의 각 부분의 냉매와 공기의 입·출구 조건을 바탕으로 회귀모델을 제작하고 이를 바탕으로 고장진단 알고리즘을 제작하였다.
발생할 수 있는 여러 고장인자 중, 많은 연구가 필요한 시스템의 증발기와 응축기 고장에 대한 연구를 수행하였다. 특히 이전에는 다뤄지지 않았던 열교환기의 다중고장에 대한 연구도 수행하였다. Fig.
대상 데이터
이번 연구에서 고려한 작동모드는 Table 2와 같다. 정상일 때를 포함하여 총 4가지 모드로 열 교환기의 고장이 주 연구 대상이었다. 특히 열교환기의 경우 시간이 지남에 따라 발생하는 소프트 고장의 한 종류이므로 동시에 고장이 발생할 가능성이 높다.
이론/모형
고장진단 알고리즘을 개발하기 위해 본 연구에서는 비선형회귀모델을 이용하였다. Fig.
압축기와 팽창밸브의 경우 실험값을 바탕으로 한 상관식을 사용하여 모사하였다. 증발기와 응축기의 경우는 Wang 등(8,9)이 제시한 공기 대 냉매 열교환기에서의 공기 측과 냉매 측의 열전달 계수를 계산할 수 있는 상관식을 사용하여 모사하였다. 시뮬레이션은 다양한 조건에서 수행되었는데, 실내외 온도 조건 및 압축기 주파수, 흡입공기의 풍량 등의 실험 조건은 Table 1과 같다.
무고장모드에서 얻은 데이터를 바탕으로, 이 데이터를 가장 잘 표현하는 식 (2)와 식 (3)의 최적의 계수를 구하였다. 최적의 계수를 구하기 위해서 이차 계획법이라는 알고리즘을 사용하였다. 이차 계획법 알고리즘의 형태는 식 (4)와 같다.
성능/효과
각각의 작동모드에서 Table 1의 조건을 바탕으로 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 무고장과 증발기 고장모드에서는 총 24개의 데이터를 얻었고, 응축기 고장과 증발기와 응축기 고장모드에서는 총 16개의 데이터를 얻을 수 있었다. 각 데이터에서 얻은 값들 중, 기준모델 (식 (2) 및 식 (3)) 의 입력변수에 해당하는 데이터를 기준모델에 대입하여 계산한 과열도와 과냉도 값과 실제 시뮬레이션을 통해 얻은 과열도와 과냉도 값을 비교해보았다.
열교환기의 출구조건 (과열도 또는 과냉도) 에대한 예측이 가능한 회귀모델을 바탕으로, 임의의 작동조건에서의 열교환기의 출구조건 계산 값과 시뮬레이션 값과 비교함으로써 열교환기에 대한 고장 감지 및 진단이 가능함을 보았다. 또한 회귀 모델을 바탕으로 열교환기에 대한 고장진단 알고리즘을 제작 할 경우, 열교환기에서 2가지 부분이 동시에 고장이 발생하였을 때에도 모든 고장에 대해 동시에 고장 감지 및 진단이 가능함을 볼 수 있었다.
열교환기의 출구조건 (과열도 또는 과냉도) 에대한 예측이 가능한 회귀모델을 바탕으로, 임의의 작동조건에서의 열교환기의 출구조건 계산 값과 시뮬레이션 값과 비교함으로써 열교환기에 대한 고장 감지 및 진단이 가능함을 보았다. 또한 회귀 모델을 바탕으로 열교환기에 대한 고장진단 알고리즘을 제작 할 경우, 열교환기에서 2가지 부분이 동시에 고장이 발생하였을 때에도 모든 고장에 대해 동시에 고장 감지 및 진단이 가능함을 볼 수 있었다.
그 결과는 Table 3과 같다. 최적의 계수를 구함으로써, 다양한 운전조건에서 히트펌프의 각 열교환기의 과열도 및 과냉도의 예측이 가능한 기준모델을 완성하였다.
본 연구에서는 비선형회귀모델을 이용하여 히트펌프시스템에 대한 고장진단에 관한 연구를 수행하였다. 히트펌프시스템을 구성하는 각 요소에 대해 개별적인 접근이 가능한 비선형회귀모델을 통해 냉매 측과 공기 측의 다양한 입구 조건에 따른 열교환기의 출구조건인 과열도 및 과냉도를 예측한 결과 상당히 정확한 예측이 가능함을 보았다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
히트펌프시스템에서의 FDD 연구는 무엇으로 나누어 지나?
히트펌프시스템에서의 FDD 연구는 비정상상태에서의 FDD 연구와 정상상태에서의 FDD 연구로 나눌 수 있다. 대다수의 히트펌프시스템에서의 FDD 연구가 정상상태에서의 FDD 연구이다.
히트펌프시스템은 어떻게 구성되어있나?
시뮬레이션을 수행하기 위해 몇 가지 식을 사용하여 히트펌프시스템을 모사하였다. 히트펌프시스템은 크게 압축기, 응축기, 팽창밸브, 증발기로 구성되어 있다. 압축기와 팽창밸브의 경우 실험값을 바탕으로 한 상관식을 사용하여 모사하였다.
히트펌프시스템 상태를 정확하게 모니터링하고 분석하기 위해 필요한 것은?
점차 복잡해지는 히트펌프시스템을 효과적으로 운영 및 유지관리하기 위해 시스템의 상태를 정확하게 모니터링하고 분석하는 것에 대한 관심이 증가하고 있다. 이를 위해서는 센서와 분석시스템이 필요하다. 아무리 고가의 센서를 설치하였더라도 분석하는 알고리즘 정립에 어려움이 많기 때문에 관리자 개개인이 시스템 전반에 대한 고급지식을 갖고 있지 않고서는 고장에 적절히 대처하기 힘들다.
참고문헌 (9)
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