초록
본 논문에서는 소형 고정익기의 고장 발생시기와 부품 교체시기를 예측하여 유지보수 비용을 절감하고 정비 효율을 높이기 위하여 ANPSD와 PCA, 그리고 GC 방법을 이용하여 조종면의 고장에 대하여 이를 검출하고 위치와 정도를 분리하는 알고리즘을 제안하였다. 이때 ANPSD는 주파수 영역에서의 진동 분석을, PCA는 ANPSD의 중요 정보 추출을, GC는 고장 검출 및 분리 시의 오류 최소화를 위하여 사용되었다. 또한 모형 항공기에 가속도 센서를 부착하여 정상인 경우와 힌지 고장이 발생한 경우에 대하여 실제로 측정한 결과에 이와 같은 알고리즘을 적용한 결과 해당 알고리즘이 고장을 검출하고 분리하는 데에 적합함을 보였으며 제안된 알고리즘을 적용할 경우에 발생 가능한 문제들에 대하여 이를 완화할 수 있는 대응책을 함께 제시하였다.
This paper presents a fault diagnosis algorithm of control surfaces of small fixed-wing aircraft to reduce maintenance cost or to improve repair efficiency by estimation of fault occurrence or part replacement periods. The proposed fault diagnosis algorithm consists of ANPSD (Averaged Normalized Power Spectral Density), PCA (Principle Component Analysis), and GC (Geometric Classifier). ANPSD is used for frequency-domain vibration testing. PCA has advantage to extract compressed information from ANPSD. GC has good properties to minimize errors of the fault detection and isolation. The algorithm was verified by the accelerometer measurements of the scaled normal and faulty ailerons and the test results show that the algorithm is suitable for the detection and isolation of the control surface faults. This paper also proposes solutions for some kind of implementation problems.
