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시계열 데이터를 이용한 선박용 디젤엔진 통합 감시 및 진단 시스템의 개발
A development of integrated monitoring and diagnosis system for marine diesel engine using time-series data 원문보기

한국마린엔지니어링학회지 = Journal of the Korean Society of Marine Engineering, v.38 no.6, 2014년, pp.744 - 750  

류길수 (Division of Information Technology Engineering, Korea Maritime and Ocean University) ,  박종일 (Korea Soft Co.) ,  황훈규 (Department of Computer Engineering, Graduate School of Korea Maritime and Ocean University) ,  박동욱 (Department of Computer Engineering, Graduate School of Korea Maritime and Ocean University)

초록
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선박용 디젤엔진의 상태 감시 및 이상 경보에 대한 신속하고 적절한 조치는 선박 운항에 있어서 안전성 및 경제성을 위해서 매우 중요하다. 만약 유지보수 업무를 담당하는 엔지니어의 고장원인에 대한 진단 오류 등으로 인하여 적절한 조치를 취하지 못하게 되면 이는 곧 대형 사고로 이어질 수 있다. 따라서 선박용 디젤엔진의 객관적인 진단에 도움을 주는 통합 감시 및 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 측정된 시계열 데이터를 분석한 후, 분석된 데이터의 상태 및 변화 추이를 감시하고 이를 기반으로 진단에 도움을 주기 위한 목적을 가진 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이러한 감시 및 진단을 수행함으로써 이상이 발생하면 신속하게 경보를 제공하여 적절한 조치를 취할 수 있게 되어 선박용 디젤엔진의 안정성이 향상된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The monitoring and abnormality warning of marine diesel engine are important to take appropriate responses for safety navigation. If maintenance engineers do not take appropriate response because of diagnosis mistakes, it will occur a nasty accident. Therefore, we need integrated monitoring and diag...

주제어

#시계열 데이터   #감시 및 진단 시스템   #선박용 디젤엔진  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 기존 선박용 디젤엔진 상태 감시 및 진단 시스템의 취약한 부분을 개선한 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 선박용 디젤엔진으로부터 실시간으로 측정된 시계열 데이터를 3분법 알고리즘을 이용하여 분석하고, 분석된 데이터를 기반으로 상태 및 변화 추이를 감시하여 전문가 시스템 기반의 진단 기법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 디젤엔진을 대상으로 시계열 데이터를 이용한 통합 감시 및 진단 시스템을 설계 및 구현하였으며, 그 유용성을 검증하였다. 향후 원격지에서 임베디드 관제시스템을 통합 관리 할 수 있는 시스템 개발이 필요하며, 미국 NMEA(National Marine Electronics Association)에서 제정한 선박 내 표준 프로토콜 NMEA2000을 기반으로 하여 구현함으로써 타 시스템과 이식성이 용이 할 수 있도록 확장할 필요가 있다.

가설 설정

  • 또한 변화가 느린 데이터는 8회 연속 변화가 있으면 추이 진단 데이터로 사용하고, 4∼7회 연속 변화는 비교 판단하며, 3회 연속 변화는 추이 진단 데이터로 사용하지 않는다. 비교 판단의 경우, 알람 경계 값과 현재 값을 비교 하여 알람 경계 값의 90% 이상인 경우 추이 진단 데이터로 사용하게 되고, 90% 미만인 경우에는 추이 진단 데이터로 사용하지 않는 것으로 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
통합 감시 및 고장 진단 시스템은 어느 부분에 활용되는가? 통합 감시 및 진단 시스템이란 대상 설비로부터 데이터를 계측하여 이를 실시간으로 표시하고, 이상이 발생하거나 발생 가능성이 있는 경우 계측 항목과 기기간의 인과관계로부터 이상의 원인을 찾아내어 경보를 제공하는 시스템을 말한다[1]. 통합 감시 및 고장 진단 시스템은 산업용 설비의 관리를 위한 유용한 정보를 제공해주며, 발전소 설비 고장 진단, 통신망 고장 진단, 전력계통 고장 진단, 선박용 엔진 고장 진단 등에 활용되고 있다[2]-[5].
국내의 대표적인 선박용 엔진 통합 감시 및 고장 진단 시스템 HiPDS의 장단점은? 대표적인 선박용 엔진 통합 감시 및 고장 진단 시스템으로는 국내의 경우, 현대중공업에서 개발한 HiPDS가 있으며, 국외의 경우, Man Diesel and Turbo사에서 개발한 CoCoS EDS이 있다. HiPDS는 감시 측면에는 취약하나 이상 발생 시 진단 및 조치 기능, 날짜별 이력 검색 및 관리 기능에 강점이 있지만 가격이 비싸고 메인 디젤엔진용으로만 구현되어 있다는 한계가 있다. 또한 CoCoS EDS 는 선형 그래프, 바 그래프, 성능 곡선을 통해 실시간 상태 감시, 진단, 분석 측면에서 강점을 지니고 있으나 성능 진단에 국한되어 있으며, 운항 중의 진단 목적으로 사용하기에는 부족함이 있다.
통합 감시 및 진단 시스템은 무엇인가? 통합 감시 및 진단 시스템이란 대상 설비로부터 데이터를 계측하여 이를 실시간으로 표시하고, 이상이 발생하거나 발생 가능성이 있는 경우 계측 항목과 기기간의 인과관계로부터 이상의 원인을 찾아내어 경보를 제공하는 시스템을 말한다[1]. 통합 감시 및 고장 진단 시스템은 산업용 설비의 관리를 위한 유용한 정보를 제공해주며, 발전소 설비 고장 진단, 통신망 고장 진단, 전력계통 고장 진단, 선박용 엔진 고장 진단 등에 활용되고 있다[2]-[5].
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참고문헌 (7)

  1. J. K, Lee, Principle and Development of Expert System, Bubyoungsa, Korea, 1996 (in Korean). 

  2. K. J. Mo, C. W. Jung, K. B. Lee, and I. S. Yoon, "Development of operation aided system for fault diagnosis of chemical process," Journal of the Society of Expert System, vol. 2, no. 1, pp. 11-26, 1996. 

  3. H. Y. Jung, H. S. Park, "Development of diagnosis system based on alarm processing," Journal of the Society of Expert System, vol. 4, no. 1, pp. 103-113, 1998. 

  4. J. I. Park, K. S. Rhyu, D. H. Kim, and S. W. Park, "A study on monitoring and diagnosis system of standby diesel generators," Proceedings of the Korean Society of Marine Engineering Spring Conference, pp. 241-242, 2008. 

  5. K. S. Rhyu, S. W. Park, J. I. Park, and D. H. Seo, "A study on integrated monitoring and diagnosis method using trend of time-series data," Proceedings of the Korean Society of Marine Engineering Fall Conference, pp. 249-249, 2012. 

  6. W. H. Choi, A Study on the Development of a Ship Engine Diagnosis Expert System using Hybrid Knowledge Representation, M.S. Thesis, Department of Control Engineering, Korea Maritime University, 1999. 

  7. W. W. Lee, Time-series Data Analysis : Statistical Methods for Prediction, Freedom Academy, Korea, 2009(in Korean). 

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