[논문]파력발전 시스템 쓰러스트 베어링의 스마트 모니터링을 위한 이상 및 고장 운용 재현 방법에 관한 연구

오재원; 민천홍; 성기영; 강관구; 노현정; 김태욱; 조수길

doi:10.21289/ksic.2020.23.5.835

파력발전 시스템 쓰러스트 베어링의 스마트 모니터링을 위한 이상 및 고장 운용 재현 방법에 관한 연구
A Study on the Abnormal and Fault Reproduction Method for Smart Monitoring of Thrust Bearing in Wave Power Generation System 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.23 no.5, 2020년, pp.835 - 842

오재원 (선박해양플랜트연구소 해양플랜트산업지원센터) , 민천홍 (선박해양플랜트연구소 해양플랜트산업지원센터) , 성기영 (선박해양플랜트연구소 해양플랜트산업지원센터) , 강관구 (선박해양플랜트연구소 해양플랜트산업지원센터) , 노현정 (선박해양플랜트연구소 해양플랜트산업지원센터) , 김태욱 (선박해양플랜트연구소 해양플랜트산업지원센터) , 조수길 (선박해양플랜트연구소 해양에너지연구본부)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper considers a method of reproducing abnormal and fault operation for smart monitoring of thrust bearing used in wave power generation system. In order to develop smart monitoring technology, abnormal and failure data of actual equipment are required. However, it is impossible to artificially break down the actual equipment in operation due to safety and cost. To tackle this problem, a test bed that can secure data through reproduction of a faulty operating environment should be developed. Therefore, in this study, test bed that can reproduce each situation was developed and the operation result was analysis after identifying the situation to be reproduced through the failure factor analysis of the thrust bearing.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1 Conceptual diagram of OWC
그림 Fig. 2 Installed thrust bearing in OWC
그림 Fig. 3 Functional analysis result of OWC
그림 Fig. 4 FMEA results of OWC
그림 Fig. 5 Bearing failure causes[14]
그림 Fig. 6 Thrust bearing test-bed for operation reproduction: (a) concept, (b) design drawing
그림 Fig. 7 Developed thrust bearing test-bed
그림 Fig. 8 X-axis vibration data in normal operation
그림 Fig. 9 X-axis vibration data in abnormal operation
그림 Fig. 10 Thrust bearing damage result in abnormal operation

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에는 제주도 해상에 설치된 진동수주형 파력발전 시스템의 thrust bearing 스마트 모니터링 기술 개발을 위해 이상 및 고장 데이터 확보를 위한 기반 연구를 수행하였다. Thrust bearing은 파력발전 시스템 고장 모드 분석 결과 모니터링 필수 기자재로 도출이 되었으며, 특히 여러 고장 요인 중 false brinellng과 contamination 특징이 주요 관리 대상으로 분석되었다.
본 연구에서는 thrust bearing의 이상 또는 고장 상황을 재현하여 운용 데이터를 확보하기 위해 외측이 회전하는 운용 환경 재현 테스트베드를 개발하였으며, thrust bearing의 주요 고장 요인을 고장모드 분석(FMEA) 및 고장원인분석을 통해 식별하여 재현 시험을 개발된 테스트베드를 통해 수행하였다.

제안 방법

Thrust bearing 운용 테스트베드 shut down 후 정밀 분석을 위해 분해한 결과 Fig. 10과 같이 bearing의 접촉이 발생하는 볼과 면 부분에 마찰에 따른 스크래치와 열화현상이 발생하였음 확인하였다. 이를 통해, 구리스리스 상태로 모사된 false brinelling failure mode에서는 윤활성능 저하로 인한 마찰력이 증가하게 되고, 결국 회전마찰 부하가 커짐으로써 열화현상 발생 및 모터 용량 한계를 초과한 것으로 분석되었다.
Thrust bearing의 이상 및 고장 관리 및 진단을 위해서는 실제 이상 및 고장이 발생된 데이터가 필요하며, 이에 따라 적용중인 베어링을 운용 환경을 재현하여 이상 및 고장 데이터를 확보할 수 있는 외륜 회전형 테스트베드를 개발하였다. 개발된 테스트베드에는 3축 진동센서를 부착하여 상태에 따른 진동데이터를 계측할 수 있도록 하였다.
3과 같으며, 파력에너지 포집으로부터 전력 생산/공급까지 1차, 2차, 3차 에너지 변환 시스템을 포함하여 분석되었다. 도출된 기능분석 결과를 바탕으로 기능과 장비에 대한 상관관계를 도출한 후 장비의 부품단위 까지 계층구조를 파악하였으며, 각 부품단위에서 고장 발생이 미치는 심각도, 고장 발생 빈도, 부품별 기능, 부품 특성, 고장이력, 고장유발요인, 사용환경 등을 고려하여 잠재적 고장 형태, 고장의 잠재적 영향, 고장의 잠재적 원인, 관리 방안, 권고 조치를 포함한 FMEA 결과물을 Fig. 4와 같이 도출하였다.
6과 같이 motor(60Hz, 3상)와 chaingear 시스템을 이용한 회전체 테스트베드를 설계하였으며, 내륜은 샤프트에 고정이 되어 충분한 하중을 지지할 수 있도록 하였다. 또한, 진동수주형 파력발전 시스템의 발전 회전속도인 400rpm을 충족시키기 위해 기어비를 30:38로 조정하여, 최대 474rpm까지 회전이 가능하도록 하였다.
Thrust bearing의 운용 조건은 발전 rpm인 400rpm을 기준으로 오차를 고려하여 3 80rpm, 390rpm, 400rpm으로 회전 rpm을 정의하였다. 상태 조건은 정상 상태와 false brinelling 손상 조건을 모사하기 위한 구리스리스 비정상 상태로 적용하였다.
외륜을 회전시키기 위한 테스트베드를 개발하기 위해 Fig. 6과 같이 motor(60Hz, 3상)와 chaingear 시스템을 이용한 회전체 테스트베드를 설계하였으며, 내륜은 샤프트에 고정이 되어 충분한 하중을 지지할 수 있도록 하였다. 또한, 진동수주형 파력발전 시스템의 발전 회전속도인 400rpm을 충족시키기 위해 기어비를 30:38로 조정하여, 최대 474rpm까지 회전이 가능하도록 하였다.
고장모드 분석을 수행하기 전에는 시스템의 기능을 우선적으로 분석해야 하며, 분석 방법으로는 structural breakdown, IDEF0 diagram, functional flow block diagram, enhanced functional flow block diagram 등이 있다. 파력발전 시스템의 기능은 순차적 계층 구조가 아닌 상호 연관 및 순환 구조로 구성되어 있기 때문에, enhanced functional flow block diagram을 통해 분석을 수행하였다.

대상 데이터

Thrust bearing 운용 시 진동데이터는 200Hz의 샘플링 주파수로 0.005초 간격으로 계측을 수행하였으며, 정상상태 운용 시에는 Fig. 8, 비정상상태 운용 시에는 Fig. 9와 같이 데이터가 계측되었다. 정상상태 운용 시에는 chain-gear와 회전체의 고유모드를 모두 포함한 진동데이터가 계측되었으며, 비정상 상태 운용 시에는 초기에는 정상 상태와 유사한 데이터가 계측되었으나, 비정상에 따른 고장이 발생하면서 Fig.
개발된 테스트베드를 통해 1차적으로 정상상태 및 false brinelling 모사를 위한 구리스리스 상태에서 발전 rpm인 400rpm 운용을 수행하였으며, 그 결과 구리스리스 상태에서 마찰력 증가로 인해 열화현상 및 스크래치, 부하 증가로 인한 구동 불능 데이터를 확보하였다. 확보된 데이터의 분석 결과, 정상상태와 이상상태의 데이터는 초기에는 유사 주파수 대역의 특징을 보였지만, 고장이 발생된 시점부터는 주파수 특징이 변화함을 확인할 수 있었다.
개발된 테스트베드의 총 중량은 약 700kg 이며, steel 하우징을 포함한 회전체의 중량은 약 200kg, 회전체 내경은 진동수주형 파력발전 시스템에서 사용 중인 29428E 표준 thrust bearing이 부착 가능한 140mm로 Fig. 7과 같다.

성능/효과

10과 같이 bearing의 접촉이 발생하는 볼과 면 부분에 마찰에 따른 스크래치와 열화현상이 발생하였음 확인하였다. 이를 통해, 구리스리스 상태로 모사된 false brinelling failure mode에서는 윤활성능 저하로 인한 마찰력이 증가하게 되고, 결국 회전마찰 부하가 커짐으로써 열화현상 발생 및 모터 용량 한계를 초과한 것으로 분석되었다.
파력발전 시스템의 FMEA 결과, thrust bearing의 회전성능저하 및 회전불능이 시스템 고장의 주요 요인으로 분석되었다.
개발된 테스트베드를 통해 1차적으로 정상상태 및 false brinelling 모사를 위한 구리스리스 상태에서 발전 rpm인 400rpm 운용을 수행하였으며, 그 결과 구리스리스 상태에서 마찰력 증가로 인해 열화현상 및 스크래치, 부하 증가로 인한 구동 불능 데이터를 확보하였다. 확보된 데이터의 분석 결과, 정상상태와 이상상태의 데이터는 초기에는 유사 주파수 대역의 특징을 보였지만, 고장이 발생된 시점부터는 주파수 특징이 변화함을 확인할 수 있었다.

후속연구

향후 연구에서는 확보된 데이터를 AI 학습을 통해 스마트 모니터링 엔진으로 개발할 예정이며, contamination을 포함한 추가 이상 및 고장 상황 재현을 통해 다양한 특징들을 추가 계측할 계획이다. 또한, 진동센서 뿐만 아니라 열, 음향, 변위 등 다양한 특징들을 분석할 수 있는 센서를 추가하여 특징의 다양성을 확보할 예정이다.
향후 연구에서는 확보된 데이터를 AI 학습을 통해 스마트 모니터링 엔진으로 개발할 예정이며, contamination을 포함한 추가 이상 및 고장 상황 재현을 통해 다양한 특징들을 추가 계측할 계획이다. 또한, 진동센서 뿐만 아니라 열, 음향, 변위 등 다양한 특징들을 분석할 수 있는 센서를 추가하여 특징의 다양성을 확보할 예정이다.

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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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