초록 ▼

풍력발전기의 주요 부품의 갑작스러운 고장은 수리에 따른 유지보수 비용을 급격하게 증가시킬 뿐만 아니라, 수리기간동안 발전이 정지되어, 큰 경제적 손실을 발생시킨다. 이를 미리 예방하기 위해서는 기어 박스와 같이 많은 수리 시간과 경제적 비용을 발생시키는 주요 부품에 대한 수명 예측이 필수적인 기술이다. 본 과제에서는 기어박스의 주요 부품인 베어링 및 기어 단품에 대한 결함 진단 기술을 고도화하고, 수명을 예측하는 방법을 개발했다. 기존 연구의 신경망 구조 개선을 통해서,결함모드 진단율을 향상시켰으며, 실 적용성을 고려한 확장한 은닉

풍력발전기의 주요 부품의 갑작스러운 고장은 수리에 따른 유지보수 비용을 급격하게 증가시킬 뿐만 아니라, 수리기간동안 발전이 정지되어, 큰 경제적 손실을 발생시킨다. 이를 미리 예방하기 위해서는 기어 박스와 같이 많은 수리 시간과 경제적 비용을 발생시키는 주요 부품에 대한 수명 예측이 필수적인 기술이다. 본 과제에서는 기어박스의 주요 부품인 베어링 및 기어 단품에 대한 결함 진단 기술을 고도화하고, 수명을 예측하는 방법을 개발했다. 기존 연구의 신경망 구조 개선을 통해서,결함모드 진단율을 향상시켰으며, 실 적용성을 고려한 확장한 은닉 마르코프 모델을 개발하여 결함 진단에 적용하였다. 베어링 및 기어에 대한 일정 및 변화 하중조건에 대한 열화 시험을 실시하고 분석하여, 수명 예측에 가장 효과적인 상태 지수(state index)를 정의했다. 정의된 상태 지수를 이용하여, 통계적 정보가 충분할 때 사용할 수 있는 2가지 수명 예측 방법과 통계적 정보 없이 적용 가능한 1가지 수명예측 방법을 개발하였으며, 방법의 성능을 시험 결과를 통해 확인하였다. 개발된 기술은 향후 설비 및 기기 단위에 대한 수명 예측 기술로 확장 가능하며, 통계 정보축적을 통한 예측 성능의 향상이 가능할 것으로 기대된다.

( 출처 : 최종보고서 요약 3p )

Abstract ▼

The sudden breakdown of the main components for the wind turbine not only dramatically increases the maintenance cost of the repair, but also causes a large economic loss due to the failure of the power generation during the repair period. In order to prevent this in advance, prediction of the servi

The sudden breakdown of the main components for the wind turbine not only dramatically increases the maintenance cost of the repair, but also causes a large economic loss due to the failure of the power generation during the repair period. In order to prevent this in advance, prediction of the service life time for a major component such as a gearbox, which requires a lot of repair time and induces economic loss, is an essential technique. In this project, we developed a method to diagnose the defect and to predict the service life time of bearings and single gears, which are the main components of the gearbox. Through the improvement of the structure of the neural network in the precious study, the success rate of fault diagnosis increased and an extended hidden Markov model considering actual applicability was developed and applied to the defect diagnosis. The degradation tests with the constant and varying loading conditions for bearings and gears were conducted and analyzed to define the most effective state index for life prediction.

Using the defined state index, we developed two methods for life prediction, which can be used when statistical information is sufficient, and one method that can be applied without statistical information. It is expected that the developed methods can be extended to the lifetime prediction for facilities and plants in the future. Moreover, the developed methods can be improved by accumulating statistical information.

( 출처 : SUMMARY 7p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 최종보고서 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• SUMMARY ... 7
• CONTENTS ... 8
• 목차 ... 9
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 10
• 1. 연구개발의 목적 ... 10
• 2. 연구개발의 필요성 및 범위 ... 10
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 13
• 1. 시장 규모 및 전망 ... 13
• 2. 국내/외 기술 개발 현황 ... 15
• 제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 17
• 1. 결함모드 진단기법의 고도화 ... 17
• 2. 풍력발전기 주요 부품의 열화 특성 ... 30
• 3. 풍력발전기 주요 부품의 고장예지 기법 ... 39
• 4. 고장예지 기법의 검증 ... 46
• 5. 실하중(변화 하중)에서의 고장예지 ... 72
• 6. 상태감시/진단시스템 연계 통합 예지 S/W 개발 ... 81
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 82
• 1. 목표달성도 종합 ... 82
• 2. 관련분야에의 기여 ... 87
• 제5장 연구개발성과의 활용계획 ... 88
• 제6장 연구시설·장비 현황 ... 89
• 제7장 참고 문헌 ... 90
• 끝페이지 ... 92