초록 ▼

연구개요
본 연구는 공학시스템 회전체를 대상으로 고장예지진단 기술 개발을 수행한다. 기존 고장예지진단기술은 회전체 제조사, 용량, 연식에 특화 맞춤형으로 개발되었기 때문에 범용적이지 않다. 본 과제는 회전체에 범용적으로 적용 가능한 “기계독립적” 고장예지진단 기술을 연구하고자 한다.
첫째, 회전체 테스트 베드를 실험실에서 자체 제작 완료한다. 영구자석 동기전동기에 고장을 인위적으로 인가하고, 정상/고장 상태의 진동, 전압, 전류, 온도 데이터베이스를 구축한다. 다차원 센서 데이터베이스를 아래 제안된 방법 유효성 평가에 사

연구개요
본 연구는 공학시스템 회전체를 대상으로 고장예지진단 기술 개발을 수행한다. 기존 고장예지진단기술은 회전체 제조사, 용량, 연식에 특화 맞춤형으로 개발되었기 때문에 범용적이지 않다. 본 과제는 회전체에 범용적으로 적용 가능한 “기계독립적” 고장예지진단 기술을 연구하고자 한다.
첫째, 회전체 테스트 베드를 실험실에서 자체 제작 완료한다. 영구자석 동기전동기에 고장을 인위적으로 인가하고, 정상/고장 상태의 진동, 전압, 전류, 온도 데이터베이스를 구축한다. 다차원 센서 데이터베이스를 아래 제안된 방법 유효성 평가에 사용한다.
둘째, 회전체 제조사, 용량에 무관하게 사용 가능한 새로운 건전성 지표를 제안한다. 동기전동기 등가회로 시뮬레이션 및 앞서 구축된 데이터베이스를 활용하여 제안된 건전성 지표의 유효성을 평가한다.
셋째, 센서 파형을 이미지화하는 기술을 제안하고, 반지도 학습 기반 기계독립적 인공지능 기법을 개발한다. 동기전동기 등가회로 시뮬레이션 및 구축된 데이터베이스를 활용하여 제안된 건전성 지표의 유효성을 평가한다.

연구 목표대비 연구결과
첫째 연구목표인 건전성 감지기술 개발 및 데이터베이스 구축을 완료하였다. 3킬로와트급 영구자석 동기전동기 구동이 가능한 테스트 베드를 실험실에서 자체 제작 완료하였다. 0.1킬로와트, 1킬로와트 급 영구자석 동기전동기에 인위적 고장 인가법을 개발하였다. 정상/고장 상태의 영구자석 동기전동기에 대해 진동, 전압, 전류, 온도 데이터베이스를 구축하였다. 다차원 센서 데이터베이스를 아래 제안된 방법의 유효성 검증에 활용하였다.
둘째 연구목표인 도메인지식을 활용한 반지도 학습기반 고장특질추출법 개발을 완료하였다. 특히 회전체 제조사, 용량에 무관하게 사용 가능한 건전성 지표인 Maxmin Crest Factor을 새롭게 제안하였다. 정상(심각도 0%)부터 초기(심각도 10%) 권선결함을 가지는 전동기에 대해 고장진단이 가능함을 전동기 RLC 등가회로 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 1.5%, 4.3%, 7.6% 심각도 전동기 제작하고, 센서 데이터베이스를 취득하여, 새롭게 제안된 Maxmin Crest Factor 유효성을 검증하였다.
셋째 연구목표인 인공지능 기반 기계독립적 고장예지진단 기술 개발을 완료하였다.
1차원 센서 파형을 2차원 이미지화하는 Recurrence Plot 기술을 독창적으로 제안하였다. 또한 합성곱 신경망과 마할래노비스 거리 척도에 기반한 기계독립적 고장예지진단 기술을 제안하였다. 전동기 RLC 등가회로 시뮬레이션 및 다차원 센서 데이터베이스를 활용하여 제안한 방법이 초기 권선단락 결함감지에 사용 가능함을 확인하였다.

연구개발결과의 중요성
석유화학 플랜트, 제조생산 라인, 유틸리티 등에는 한 싸이트 당 수백에서 수천대의 전동기가 설치되어 있는데, 하나의 대상 시스템에 특화된 예측진단 기술을 수백 수천대 전동기에 개별적으로 개발하는 것은 거의 불가능하다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 Maxmin Crest Factor라는 건전성 지표 및 독창적으로 제안한 Recurrence Plot을 활용하여, 전동기의 용량, 제조사, 이력에 관계없이 건전성을 측정할 수 있음을 확인하였다. 본 기술을 통해 실제 제조 현장에 설치된 전동기 유지보수 소요비용을 저감하고, 전동기 불시 고장에 의한 생산라인 가동 중지를 방지할 수 있다. 이를 통해 제조생산 현장의 스마트화가 가능해 질 것으로 기대한다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
• 2.1 회전체 건전성 감지 기술 개발(1차년) ... 4
• 2.2 반지도 학습기반 고장특질 추출기술 개발(2차년) ... 7
• 2.3 인공지능 활용 기계독립적 예지진단 기술 개발(3차년) ... 10
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 14
• 4. 참고문헌 ... 15
• 5. 연구성과 ... 16
• 대표적 연구실적 ... 17
• 끝페이지 ... 19