보고서 정보
주관연구기관 |
(주)크리에이텍 |
연구책임자 |
최태묵
|
참여연구자 |
조석빈
,
권진만
,
김동호
,
이승철
,
천정민
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2020-02 |
과제시작연도 |
2019 |
주관부처 |
산업통상자원부 Ministry of Trade, Industry and Energy |
등록번호 |
TRKO202200006917 |
과제고유번호 |
1415162875 |
사업명 |
조선해양산업핵심기술개발사업(R&D) |
DB 구축일자 |
2022-08-27
|
키워드 |
선박 상태 감시 모니터링.고장 진단.딥 러닝.시스템 건전성.인공신경망.
|
초록
▼
3. 개발결과 요약
최종목표
ㅇ 회전기기 상태 감시 스마트 모니터링 시스템 개발
- 상태 감시 장치와 통합 분석/관리 서버 간 TCP/IP 통신 네트워크(통신 속도 : 1 Giga bit per second/Gbps)를 이용한 데이터 취득 및 데이터 저장/관리 기술 개발
- 대상 장비에서 발생되는 진동 신호 및 신호 분석 데이터를 취득 후 정밀 분석 연산 기술 개발
· ISO Rule 기반의 평가(ISO 10816, ISO 18436)
· 주요 부분(Motor, Gear, Bearing, Fa
3. 개발결과 요약
최종목표
ㅇ 회전기기 상태 감시 스마트 모니터링 시스템 개발
- 상태 감시 장치와 통합 분석/관리 서버 간 TCP/IP 통신 네트워크(통신 속도 : 1 Giga bit per second/Gbps)를 이용한 데이터 취득 및 데이터 저장/관리 기술 개발
- 대상 장비에서 발생되는 진동 신호 및 신호 분석 데이터를 취득 후 정밀 분석 연산 기술 개발
· ISO Rule 기반의 평가(ISO 10816, ISO 18436)
· 주요 부분(Motor, Gear, Bearing, Fan)별 특징 주파수 영역 도출 및 감시
- 상태 감시 스마트 모니터링 시스템의 실선 설치 및 검증
ㅇ Dynamic-Range 범위를 정량적 목표인 155dB 수준의 고정밀도를 갖는 다채널 지원 상태 감시 장치(신호 취득 장치) 개발
ㅇ MEMS 센서를 활용한 무선 상태 감시 장치(신호 취득 장치) 개발
ㅇ 딥 러닝 기반의 고장 진단 알고리즘 개발
- 고장 진단 성공률 99% 이상
- 진단 가능 고장 모드수 10종
- 알고리즘 응답속도 0.5초 이내
개발내용 및 결과
ㅇ 본 사업을 통하여 개발된 회전기기 상태 감시 스마트 모니터링 시스템을 참여기업 보유 80K LPG Carrier, 300K VLCC와 선사가 보유 중인 8,600 TEU, 13,000 TEU 급 컨테이너 선에 설치 및 운용 중
ㅇ 상태 감시 스마트 모니터링 시스템 S/W를 개발 완료.
ㅇ 다이내믹 레인지(Dynamic Range) 155dB 이상의 고성능·고정밀 및 자체 신호 분석 기능을 탑제한 상태 감시 장치(진동 신호 취득 장치)를 개발 및 국산화 시킴.
ㅇ 본 사업을 통하여 IoT, ICT의 핵심 요소 중 하나인 Smart Sensor는 SoC(System on Chip)기술을 접목하여, 데이터 처리, 데이터 분석, 통신등의 기능을 수행하는 MEMS(Micro Electro Mechanical System) 센서 기반의 무선 스마트 센서를 개발 완료함.
ㅇ 개발 시스템의 실선 검증을 완료함
- 선박용 회전기기 분석/관리 시스템 실선 적용을 통한 중요 회전기기의 장기간 진동 데이터 수집
- 수집된 데이터 및 정비 이력 데이터 분석
- 딥 러닝 및 ISO 룰 기반의 진단 알고리즘 검증
ㅇ 합성곱 신경망 모델, 재귀 신경망, 오토 인코더 중 합성곱 신경망 모델이 효과적인 분류율을 도출하는 결과 검증
ㅇ 센서로부터 취득된 신호 데이터는 필터링 및 단시간 푸리에 변화를 통하여 2차원의 이미지 형태로 변환함. 가로축은 시간의 흐름을 의미하며, 세로축은 주파수 구간을 의미하고, 각 점의 숫자는 주파수 에너지의 크기를 의미함. 가로가 긴 직사각형 형태의 신호 이미지로부터 복수의 작은 정사각형 이미지를 추출, 이 과정을 통해 data augmentation과 연산량 감소의 효과가 반영됨. Convolution layer에서는 이미지에서 시스템적 특징을 추출하고, fully connected layer에서 분류를 수행함
ㅇ 테스트 베드에서 취득한 시험 데이터(21종)를 딥 러닝 알고리즘 분석 결과 99% 이상의 성공률을 확인
ㅇ 상태 감시 장치(신호 취득 장치)에 성능을 평가 하기 위한 국가 표준(KSV8890) 제정을 완료함
ㅇ 학술활동, 공인 인증, 사업화, 전문과 양성은 다음과 같음
- 국내외 학술발표 4건
- KC 인증 2건 획득
- 사업화 3건 (약 1.5억)
- 기계 설비의 상태 감시 및 진단 기술사(ISO 18436-2 Category II) 자격 취득 (2명)
기술개발 배경
ㅇ 선박 내에 설치된 설비들은 수 많은 부품들이 복잡하게 구성된 시스템을 한 부품의 예기치 못한 고장은 시스템 전체의 성능저하에 그치지 않고 심각한 인적, 물적 손실을 초래함. 이에 센서와 상태 감시 장치(신호 취득 장치)를 이용하여 설비의 상태를 실시간 모니터링하여 고장 진단 및 잔여유효수명을 예측하는 고장진단 및 예지 시스템(Prognostic and Health Management, 이하 PHM)의 개발이 요구됨
ㅇ 기존 선박 내 설비되어 있는 회전 장비들은 주기적(시간적) 유지보수체계로써 다음과 같은 비효율성이 상존하고 있어 상태기반유지보수(CBM : Condition Based Mainternance) 핵심기술 개발의 필요성이 요구됨
- 부품의 노화정도와 상관없이 일률적인 교체 및 수리
- 정상상태의 장비라도 주기적으로 분해수리 또는 교체
- 보수 예비품 과다 보유 또는 필요부품 적기 공급 미흡
- 운항 중 고장 발생 시 전문가 부제로 인한 대응조치 지연
- 불필요한 유지보수업무로 인한 선박 운향 효율 저하 및 유지보수비용 증가
ㅇ 고장예지 및 건전성 관리(PHM)기술을 통해 유지보수 비용 절감, 운용능력 예측, 시스템 신뢰성 향상, 안전성 제고, 설비 가동률(Availability) 증가, Down time 감소, 품질 안정화, 제품 수명 연장, PHM 기술을 통한 설계 능력 향상과 매출 증대가 기대됨
ㅇ 기존의 상태 진단/감시 시스템은 상태신호분석/고장진단/통합관리 기능이 중앙 시스템에서 통합하여 이루어지기 때문에, 소규모 환경의 경우 문제가 발생하지 않으나, 감시 대상 채널 개수가 수백채널로 이루어진 대규모 환경일 경우, 과도한 연산량 및 시스템 과부하 문제가 발생함. 이에 본 개발에서는 상기 문제점을 해결하기 위하여 Multi-Grid 시스템이 적용된 신개념 스마트 상태 신호 계측 및 분석 시스템을 개발이 필요함
ㅇ 최근 급속도로 성장하고 있는 딥 러닝 및 머신 러닝 기술을 장비 진단 및 예지 기술에 접목할 경우에는, 기존의 단순 신호 분석을 통한 진단 기술에서 한 단계 더 진보되고 정확한 고장 진단 분석 및 예지 시스템 기술을 확보가 가능 할 것으로 기대됨
ㅇ 국내ㆍ외 4차 산업혁명에 따른 기술 융복합 트렌드와 정부의 3020 에너지 정책에 의해 AI와 같은 디지털 기술은 산업 곳곳에 확대 적용되고 있음. 이에 따라 기존에 다룰 수 없었던 수많은 데이터 수집 및 분석이 가능해지고 전통적으로 전문가의 진단 및 예지 영역을 인공지능이 보완하는 PHM-AI 기반 기술개발이 시도되고 있음
ㅇ Industry 4.0 시대가 도래할 것으로 예상되는 2020년에는 전반적인 기계시스템의 큰변화가 예상됨. 새로운 기술이 개발되고 더욱 지능화도니 시스템이 등장하겠지만 분명 그에 따른 불확실성(Uncertainty)과 복잡도(complexity)는 증가될 것으로 예상되며 이러한 상황에서 설비의 경우 불활실성의 통제할 수 있는 신뢰성 높은 장비와 시스템에 대한 수요가 증가될 것이며 적절한 유지보수 전략을 활용한 장비 수명의 연장 또한 반드시 필요함
핵심개발 기술의 의의
ㅇ 정부 지원 과제를 통하여 그간 외산 제품이 100% 시장을 점유하고 있는 회전기기 상태 실시간 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가를 완료하였으며, 외산 경쟁 제품 대비 동급의 성능을 검증함
ㅇ 외산 제품 대체 효과에 있어서 동급 성능의 시스템이 구축 시 외산 제품 대비 약 60%의 절감된 비용으로 설치 및 운용이 가능할 것으로 판단됨
ㅇ 과제 개발품 중 상태 감시 장치(신호 취득 장치)의 경우, 요소 기술로서 자동차/전자 등의 타 산업 분야의 상태 감시 시스템 시장에도 적용 가능하며, 현재 국산차 생산 공장의 기기 모니터링 장비 적용을 타진 중
ㅇ 최근 자율운항선박에 대한 관심도가 높아져 있으며, 회전기기 상태 기반 실시간 모니터링 기술은 필수 요소가 될 것으로 예상됨
ㅇ Dual range ADC 기술 자체에 논문과 기술보고서에 제공되고 있으나 실제 기술 개발을 함으로써 고정밀 Dynamic-Range 성능을 가진 상태 감시 장치(신호 취득 장치)를 개발
ㅇ 국내 업체는 물론 해외 업체에 대비해서 Dynamic-Range 기술력은 제품에 대한 정밀도를 정량적으로 보여줄 수 있는 기술력임
ㅇ 무선기반의 스마트 센서는 해외 기업에서 활발한 개발 및 시장을 선도해 하고 있음. 본 과제의 개발 결과물을 통해 국산화 및 기술 수출 가능성을 확보하고자함
적용 분야
ㅇ 실제 운용 중인 선박 또는 신규 선박에서 가동 중인 회전기기를 대상으로 실시간 모니터링, 고장 진단 및 수명 예측 시스템 적용하여 보다 효율적인 유지보수 계획 수립이 가능함
ㅇ 본 과제를 통하여 개발된 상태 감시 장치 2종(고성능 신호 취득 장치, 무선 스마트 센서)을 이용하여, 육상 공장의 감시 시스템을 구축하여 스마트 팩토리 환경 구축이 가능함
ㅇ 또한, 고정밀 신호 취득 창치의 경우 개발 진행 과정에서 LNG 선의 연료저장탱크의 슬로싱 충격하중 계측 장치로 적용된 사례로 현재(운용기간 약 2년)까지 정상 운용 중이며, 해당 분야에 적용 가능성을 확인함
(출처 : 초록 8p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 제 출 문 ... 2
- 최종보고서 초록 ... 3
- 기술개발사업 주요 연구성과 ... 19
- 목차 ... 34
- 제 1 장 서론 ... 36
- 제 1 절 과제의 개요 ... 36
- 제 2 장 과제 수행의 내용 및 결과(기술개발 내용 및 방법) ... 39
- 제 1 절 최종 목표 및 평가 방법 ... 39
- 제 2 절 단계 목표 및 평가 방법 ... 43
- 제 3 절 연차별 개발 내용 및 개발 범위 ... 44
- 제 4 절 수행결과의 보안등급 ... 50
- 제 5 절 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등) 구입 및 관리현황 ... 50
- 제 3 장 결과 ... 52
- 제 1 절 연구개발 최종 결과 ... 52
- 1. 연구개발 추진일정 ... 52
- 2. 연구개발 추진 실적 ... 57
- 3. 기술개발 결과의 유형 및 무형 성과 전체를 기재 ... 107
- 제 2 절 연구개발 추진 체계 ... 112
- 1. 각 기관/기업별 역할 및 추진 내역 ... 112
- 제 3 절 고용 창출 효과 ... 113
- 제 4 절 자체보안관리진단표 ... 114
- 제 4 장 사업화 계획 ... 120
- 제 1 절 시장 현황 및 전망 ... 120
- 제 2 절 사업화 계획 ... 124
- 제 3 절 향후 추가 기술 개발 계획 ... 127
- 끝페이지 ... 129
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