[논문]순환유동층 보일러 튜브 결함 진단을 위한 진단장치 개발

김유현; 정인규; 반재교; 김재영; 김종면

순환유동층 보일러 튜브 결함 진단을 위한 진단장치 개발
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김유현 (울산대학교 전기전자컴퓨터공학과) , 정인규 (울산대학교 전기전자컴퓨터공학과) , 반재교 (울산대학교 안전센터) , 김재영 (울산대학교 전기전자컴퓨터공학과) , 김종면 (울산대학교 IT융합학부)

최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.

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

문제 정의

본 논문에서는 SVM을 이용한 음향방출 기반의 보일러 튜브 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하고자 한다. 또한, 성능 검증을 위해 실제 순환유동층 보일러 튜브의 모사 테스트베드를 제작 및 이를 이용하여 실험하였다.
본 논문에서는 순환유동층 보일러 튜브 결함 진단을 위한 진단장치를 개발하였고, 모사 테스트 베드를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 100%의 진단 정확도를 보였다

제안 방법

6mm 핀홀 상태에 대해서 각각 30회 취득 실험을 수행하였고, 이는 SVM 모델을 생성하기 위한 학습용 데이터로 사용되었다. 그 후 생성된 모델의 성능 검증을 위해 동일한 운전조건에서 정상상태로 0.6mm 핀홀 상태에 대해서 각각 10회 취득하여 진단결과를 확인하였다. 10회의 정상상태와 0.
본 논문에서는 SVM을 이용한 음향방출 기반의 보일러 튜브 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하고자 한다. 또한, 성능 검증을 위해 실제 순환유동층 보일러 튜브의 모사 테스트베드를 제작 및 이를 이용하여 실험하였다. 테스트 결과 개발된 진단장치는 높은 정확도로 순환유동층 보일러 튜브에 대한 결함상태를 찾아 낼 수 있었다.
본 논문에서는 그림 1과 같이 머신러닝 기법 중 하나인 SVM을 이용하여 진단 알고리즘을 구현하였다.

대상 데이터

음향방출 센서를 그림 3과 같이 웨이브 가이드 끝단에 부착한 후 정상상태와 0.6mm 핀홀 상태에 대해서 각각 30회 취득 실험을 수행하였고, 이는 SVM 모델을 생성하기 위한 학습용 데이터로 사용되었다. 그 후 생성된 모델의 성능 검증을 위해 동일한 운전조건에서 정상상태로 0.

성능/효과

6mm 핀홀 상태에 대해서 각각 10회 취득하여 진단결과를 확인하였다. 10회의 정상상태와 0.6mm 핀홀 상태에 대해서 데이터 취득 후 진단한 결과, 100%의 진단 정확도를 보였다.
본 논문에서는 순환유동층 보일러 튜브 결함 진단을 위한 진단장치를 개발하였고, 모사 테스트 베드를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 100%의 진단 정확도를 보였다
또한, 성능 검증을 위해 실제 순환유동층 보일러 튜브의 모사 테스트베드를 제작 및 이를 이용하여 실험하였다. 테스트 결과 개발된 진단장치는 높은 정확도로 순환유동층 보일러 튜브에 대한 결함상태를 찾아 낼 수 있었다.

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