[논문]최신의 전역 최적화 기법에 기반한 헬리콥터 동적 밸런싱 구현에 관한 연구

유영현; 정성남; 김창주; 김외철

doi:10.5139/jksas.2013.41.7.524

최신의 전역 최적화 기법에 기반한 헬리콥터 동적 밸런싱 구현에 관한 연구
Rotor Track and Balance of a Helicopter Rotor System Using Modern Global Optimization Schemes 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.41 no.7, 2013년, pp.524 - 531

유영현 (Department of Aerospace Information Engineering, Konkuk University) , 정성남 (Department of Aerospace Information Engineering, Konkuk University) , 김창주 (Department of Aerospace Information Engineering, Konkuk University) , 김외철 (Korea Aerospace Industries, Ltd.)

초록
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본 연구에서는 헬리콥터 로터 블레이드의 제작 과정 및 여러 가지 요인으로 인해 발생하는 불균형성을 해소하기 위한 RTB(Rotor Track and Balance) 알고리즘을 개발하였다. 비행 시험 결과로부터 RTB 조절 값과 트랙 및 기체 진동 사이의 상호관계를 선형모델을 이용한 회귀분석을 통하여 RTB 모델을 구축하였다. 개발된 RTB 알고리즘을 실기 시험 결과에 적용하여 RTB 모델을 검증하였고 선형화 모델만으로도 비교적 정확한 모델링이 가능함을 확인하였다. RTB 조절값 설정을 위해 최적화 문제를 정식화하고 유전자 알고리즘에 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘을 결합하여 빠른 수렴성을 갖는 최신의 최적화 기법을 적용하였다. 또한 최적화 해석을 통하여 얻은 RTB 조절값을 이용하여 트랙 편차와 기체 진동을 허용 기준치 아래로 감소시키고, 다양한 비행 조건에 대하여 효율적인 RTB를 수행할 수 있음을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This work aims at developing a RTB (Rotor Track and Balance) system to alleviate imbalances originating from various sources encountered during blade manufacturing process and environmental factors. The analytical RTB model is determined based on the linear regression analysis to relate the RTB adjustment parameters and their track and vibration results. The model is validated using the flight test data of a full helicopter. It is demonstrated that the linearized model has been correlated well with the test data. A hybrid optimization problem is formulated to find the best solution of the RTB adjustment parameters using the genetic algorithm combined with the PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm. The optimization results reveal that both track deviations and vibration levels under various flight conditions become decreased within the allowable tolerances.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

최근에 수리온의 개발 사업이 종료되고 양산과정에 들어가면서 헬리콥터 운용에 적합한 RTB 수행이 요구되고 있다. 본 연구는 다양한 비행조건에서 헬리콥터 RTB 문제를 해결하기 위해 RTB 모델링 및 비행시간과 수정 횟수를 최소화하면서 최적의 RTB 조절값을 찾기 위한 효율적인 RTB 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다.
본 연구를 통하여 기존의 훨타워에서 수행한 주로터 블레이드에 대한 RTB에서 확장하여 다양한 비행 조건에서 실제 헬리콥터 전기체의 다양한 비행 조건에 직접 적용이 가능한 범용 RTB 알고리즘을 개발하였다.
정비규범에서 정의하는 트랙 편차의 허용 범위는 지상 및 정지 비행 시에는 최대 16mm이고, 전진비행 시에는 최대 32mm이다. 본 연구에서는 모든 운용조건에서 최대 16mm 이내로 트랙 편차를 감소시키는 것을 목표로 하였다. 비행시험에서 측정된 트랙 편차는 지상운용과 순항비행 조건에서 허용기준치를 초과하고 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 헬기 정비교범에 명시된 허용치 기준만을 고려하여 목적함수를 구성하는 방법을 제안하였다. RTB 파라미터의 조절값을 최소화하면서 트랙 편차와 기체 진동 응답을 최소화하기 위한 목적함수로 다음과 같은 2차의 목적함수를 정의하였다.
이러한 문제를 체계적으로 해결하기 위한 방편으로 헬기 제작사들은 RTB (Rotor Track and Balance) 기법을 개발하여 운용해 왔다. 헬리콥터 RTB는 길이 조절이 가능한 피치링크, 무게 조절이 가능한 무게추(balance weight) 및 각도 조절이 가능한 트림 탭 등 로터에 설치된 별도의 RTB 장치들을 최적으로 조절하여 트랙 편차와 기체 진동을 최소 수준으로 유지하는 것을 목적으로 한다.

가설 설정

그러나 비선형 방정식을 이용하는 경우 RTB 시험 데이터 확보를 위한 비행 시험이 급증하고 RTB 조절값을 정확히 정의할 수있어야 적용이 가능한 단점이 있다. 본 연구에서는 선형 모델을 사용하였으며 최소의 RTB 시험 데이터로 효과적인 모델 개발이 가능하도록 다음과 같은 가정을 사용하였다.

제안 방법

RTB 모델에 대한 검증을 수행한 후에 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 RTB 조절값을 찾는 연구를 수행하였다. 최적화를 위한 목적함수(식 13)를 보면 각각의 운용조건과 트랙 편차, 그리고 진동 응답에 대하여 가중치를 부여할 수 있도록 설정한 것을 알 수 있다.
비행시험마다 RTB 조절값을 적절히 변화시켜가면서 트랙 편차와 기체 진동 수준을 측정하고 이들의 상관관계를 선형화 가정을 이용해 회귀분석 기법으로 모델링하였다. RTB 모델은 비행시험과 동일한 RTB 조절값을 입력하였을 경우의 트랙 편차와 기체 진동 특성을 실제 시험 결과와 비교하여 검증하였다.
개발된 RTB 알고리즘은 RTB 모델 구축 부분과 RTB 조절값에 대한 최적화 부분으로 나눌 수 있다. RTB 모델은 선형화 가정을 통한 회귀 분석을 이용하여 RTB 조절값에 대한 응답 특성을 모사하도록 하였다. 구축된 RTB 모델은 비행 시험 결과와 비교하여 트랙 편차와 기체 진동 수준을 적절히 모델링하고 있음을 보였다.
3과 같이 정의하였다. 기준 블레이드인 1번 블레이드를 황색(Yellow) 블레이드로 정하였고, 2번부터 4번 블레이드를 각각 청색(Blue), 흑색(Black), 그리고 적색(Red) 블레이드로 정하였다.
이 기법은 향상된 학습 능력을 기반으로 기존의 다른 최적화 알고리즘에 비해 빠른 수렴성과 탐색 속도를 갖는 장점이 있다. 따라서 유전자 알고리즘과 PSO 알고리즘의 장점을 결합하여 빠른 수렴성과 전역 최적해 탐색 능력을 갖도록 하였다. Fig.
구축된 RTB 모델은 비행 시험 결과와 비교하여 트랙 편차와 기체 진동 수준을 적절히 모델링하고 있음을 보였다. 또한 트랙 편차와 기체 진동 수준의 최소화를 위한 RTB 조절값 설정을 위해 최적화 문제를 정식화하고 유전자 알고리즘에 PSO 알고리즘을 결합한 최신의 복합 최적화 기법을 적용하여 최적해를 도출하였다. 최적화 해석 결과를 통하여 기준치를 초과하는 트랙 편차와 기체 진동이 모두 주어진 범위 내로 감소하는 것을 확인하였다.
앞서 모델링한 트랙 편차와 기체 진동 특성을 실제 헬리콥터의 비행시험 결과를 이용하여 검증하였다. 비행시험은 각각 지상운용(ground), 정지비행(hover) 그리고 저속(slow) 및 순항(normal) 전진비행 조건에 대해서 수행되었다. 신뢰성 있는 RTB 모델을 얻기 위해서는 비행시험에서 획득하는 시험 데이터의 건전성이 중요하다.
앞서 모델링한 트랙 편차와 기체 진동 특성을 실제 헬리콥터의 비행시험 결과를 이용하여 검증하였다. 비행시험은 각각 지상운용(ground), 정지비행(hover) 그리고 저속(slow) 및 순항(normal) 전진비행 조건에 대해서 수행되었다.
권혁주 등[11]은 훨타워의 주로터 블레이드에 대한 동적 밸런싱 기법을 개발하였다. 여기서는 RTB 조절값의 변화에 대한 블레이드의 응답 특성을 선형으로 가정하고 상호 영향성 계수를 도출하였으며, 유전자 알고리즘을 도입하여 최적의 RTB 조절값을 도출하였다. 하지만, 대부분의 연구는 로터시스템에 국한하거나 제한된 운용조건에 대한 연구수준에 머물러 있으며, 실기에 대한 다양한 비행시험 조건을 고려한 경우는 전무하며, 주로 해외기술에 의존하여 RTB를 수행하고 있는 실정이다.

대상 데이터

비행시험에서 측정되는 트랙 편차와 기체 진동 수준은 운용 환경에 민감하게 반응하기 때문에 적절한 데이터 선택이 중요하다. 이를 바탕으로 비행시험 자료 중에서 연속적인 14개의 비행시험 자료를 선택하였다. 비행시험마다 RTB 조절값을 적절히 변화시켜가면서 트랙 편차와 기체 진동 수준을 측정하고 이들의 상관관계를 선형화 가정을 이용해 회귀분석 기법으로 모델링하였다.

데이터처리

이를 바탕으로 비행시험 자료 중에서 연속적인 14개의 비행시험 자료를 선택하였다. 비행시험마다 RTB 조절값을 적절히 변화시켜가면서 트랙 편차와 기체 진동 수준을 측정하고 이들의 상관관계를 선형화 가정을 이용해 회귀분석 기법으로 모델링하였다. RTB 모델은 비행시험과 동일한 RTB 조절값을 입력하였을 경우의 트랙 편차와 기체 진동 특성을 실제 시험 결과와 비교하여 검증하였다.

이론/모형

헬리콥터 개발 경험이 많은 항공 선진국에서는 RTB 관련 연구가 활발히 수행되어져 왔다. RTB 조절값의 변화량과 트랙 및 기체 진동 수준 사이의 상관관계를 구성하기 위해 선형 및 비선형 알고리즘을 개발하였으며[1-3], 로터 시스템의 비선형성을 고려하기 위해 신경망 기반의 RTB 알고리즘을 이용하였다[4-6]. 또한 최적의 RTB 조절값을 찾기 위해 유전자 알고리즘을 도입하였다[7].
RTB 조절값의 변화량과 트랙 및 기체 진동 수준 사이의 상관관계를 구성하기 위해 선형 및 비선형 알고리즘을 개발하였으며[1-3], 로터 시스템의 비선형성을 고려하기 위해 신경망 기반의 RTB 알고리즘을 이용하였다[4-6]. 또한 최적의 RTB 조절값을 찾기 위해 유전자 알고리즘을 도입하였다[7]. Bechhoefer 등[8]은 HUMS 기술을 이용하여 실시간 RTB 기술을 개발하고 상용화하였다.
하지만 유전자 알고리즘은 수렴성과 탐색 속도가 떨어지는 단점이 있다. 이를 보완하기 위하여 유전자 알고리즘에 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 기법을 결합하였다[13-15]. PSO 알고리즘은 새나 물고기 떼의 이동 등의 집단행동을 바탕으로 제안된 최적화 기법이다.
트랙 편차와 진동 응답을 기준치 이하로 최소화하기 위한 RTB 조절값을 얻기 위해 본 연구에서는 최적화 기법으로 유전자 알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 가격함수에 대한 구배 정보를 필요로 하지 않기 때문에 다양한 정의가 가능하다[12].

성능/효과

2) 블레이드의 위상각의 영향을 제외하면 각각의 블레이드는 동일한 RTB 조절값에 대해서 동일한 응답특성을 나타낸다.
RTB 모델은 선형화 가정을 통한 회귀 분석을 이용하여 RTB 조절값에 대한 응답 특성을 모사하도록 하였다. 구축된 RTB 모델은 비행 시험 결과와 비교하여 트랙 편차와 기체 진동 수준을 적절히 모델링하고 있음을 보였다. 또한 트랙 편차와 기체 진동 수준의 최소화를 위한 RTB 조절값 설정을 위해 최적화 문제를 정식화하고 유전자 알고리즘에 PSO 알고리즘을 결합한 최신의 복합 최적화 기법을 적용하여 최적해를 도출하였다.
각 조절 파라미터의 변화에 따라서 트랙 편차가 민감하게 반응하는 것이 잘 나타나 있다. 비교 결과를 살펴보면, 비행 시험마다 달라지는 외부 환경 조건과 선형 모델의 한계 등의 원인으로 인해 약간의 오차가 있지만, 각각의 운용조건에서 RTB 조절값의 변화에 따라 변화되는 트랙값을 비교적 잘 모사하는 것을 볼 수 있다.
수평방향 및 수직방향 진동에 대한 결과들을 비교적 정확히 예측하는 것을 볼 수 있다. 이상의 결과로부터 본 RTB 해석 모델은 실기 진동 및 트랙 변동값을 적절히 모사하고 있음을 확인할 수 있다.
최적화 해석을 통하여 RTB 조절값을 수정한 후에는 기준치를 초과한 모든 진동이 감소하여 기준치 아래로 수렴하였다. 진동에 대한 최적화 결과는 저속(slow) 비행 조건에서 가장 두드러진 진동 감소효과를 보여주며, 수평 및 수직방향 진동에서 각각 약 81%와 86%의 감소된 진동을 얻을 수 있다.
또한 트랙 편차와 기체 진동 수준의 최소화를 위한 RTB 조절값 설정을 위해 최적화 문제를 정식화하고 유전자 알고리즘에 PSO 알고리즘을 결합한 최신의 복합 최적화 기법을 적용하여 최적해를 도출하였다. 최적화 해석 결과를 통하여 기준치를 초과하는 트랙 편차와 기체 진동이 모두 주어진 범위 내로 감소하는 것을 확인하였다. 특히 진동에 대한 최적화 결과는 저속비행 조건에서 가장 효과적이며, 수평 및 수직방향 진동에서 기준대비 최대 86%의 감소효과를 얻었다.
비행시험에서 측정된 트랙 편차는 지상운용과 순항비행 조건에서 허용기준치를 초과하고 있음을 알 수 있다. 최적화를 수행한 결과 모든 비행조건에서 트랙 편차가 기준치인 16mm 이내로 수렴되었음을 보여주고 있다. 특히 순항비행 조건에서는 초기값 대비 약 82% 감소된 트랙 편차를 얻었다.
2 ips(inch per second)다. 측정값을 보면 지상운용조건에서의 수평방향 진동과 순항비행 조건에서의 수평 및 수직방향 진동이 기준치를 초과하는 것을 볼 수 있다. 최적화 해석을 통하여 RTB 조절값을 수정한 후에는 기준치를 초과한 모든 진동이 감소하여 기준치 아래로 수렴하였다.
최적화 해석 결과를 통하여 기준치를 초과하는 트랙 편차와 기체 진동이 모두 주어진 범위 내로 감소하는 것을 확인하였다. 특히 진동에 대한 최적화 결과는 저속비행 조건에서 가장 효과적이며, 수평 및 수직방향 진동에서 기준대비 최대 86%의 감소효과를 얻었다. 본 연구를 통해서 개발된 선형 RTB 프로그램은 향후 비선형 모델로 확장하고 비행시험을 통한 검증을 거쳐 수리온과 같은 실기에 적용할 예정으로 있다.

후속연구

특히 진동에 대한 최적화 결과는 저속비행 조건에서 가장 효과적이며, 수평 및 수직방향 진동에서 기준대비 최대 86%의 감소효과를 얻었다. 본 연구를 통해서 개발된 선형 RTB 프로그램은 향후 비선형 모델로 확장하고 비행시험을 통한 검증을 거쳐 수리온과 같은 실기에 적용할 예정으로 있다.
따라서 매우 적은 조절값의 변화로 요구하는 진동 및 트랙수준을 달성할 수 있게 된다. 본 최적화 해석을 통하여 얻은 RTB 조절값은 실제 비행시험을 통한 전기체 RTB 수행과정을 통하여 그 효용성을 입증할 필요가 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	헬리콥터 블레이드 간에 비균질을 방치 할 경우 나타나는 문제점은?	헬리콥터 블레이드는 제작상의 공차나 결함, 온도나 습도 같은 환경적 요인, 그리고 운용상의 여러 가지 요인에 의해 블레이드 간에 비균질(dissimilarity) 특성이 존재하며 이를 방치할 경우 로터 작동시 상당한 수준의 진동을 야기하여 승객의 탑승감을 떨어뜨리고 부품의 수명을 단축시키는 등 심각한 문제를 초래하게 된다. 이러한 문제를 체계적으로 해결하기 위한 방편으로 헬기 제작사들은 RTB (Rotor Track and Balance) 기법을 개발하여 운용해 왔다.
	RTB 기법의 운용 목적은?	이러한 문제를 체계적으로 해결하기 위한 방편으로 헬기 제작사들은 RTB (Rotor Track and Balance) 기법을 개발하여 운용해 왔다. 헬리콥터 RTB는 길이 조절이 가능한 피치링크, 무게 조절이 가능한 무게추(balance weight) 및 각도 조절이 가능한 트림 탭 등 로터에 설치된 별도의 RTB 장치들을 최적으로 조절하여 트랙 편차와 기체 진동을 최소 수준으로 유지하는 것을 목적으로 한다.
	항공 선진국에서 수행된 RTB 관련 연구에는 어떤 것들이 있는가?	헬리콥터 개발 경험이 많은 항공 선진국에서는 RTB 관련 연구가 활발히 수행되어져 왔다. RTB 조절값의 변화량과 트랙 및 기체 진동 수준 사이의 상관관계를 구성하기 위해 선형 및 비선형 알고리즘을 개발하였으며[1-3], 로터 시스템의 비선형성을 고려하기 위해 신경망 기반의 RTB 알고리즘을 이용하였다[4-6]. 또한 최적의 RTB 조절값을 찾기 위해 유전자 알고리즘을 도입하였다[7]. Bechhoefer 등[8]은 HUMS 기술을 이용하여 실시간 RTB 기술을 개발하고 상용화하였다.

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상세보기
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원문보기 상세보기
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상세보기
Dhadwal, M. K., Jung, S. N. and Kim, T. J., "A Hybrid of Particle Swarm and Genetic Algorithm for Constrained Real-Parameter Optimization," Proceeding of the KSAS 2013 Spring Conference.

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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