대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 하지만, 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 즉, 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t를 초과할 경우는 거의 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 산업용으로서 널리 이용되고 있는 3상 유도전동기의 전기적 결함에 의해 발생하는 전자진동문제을 체계적으로 검토하고, 이들 진동신호의 주파수스펙트럼을 사용한 전동기의 결함진단 시스템을 신경회로망을 이용하여 구축하였다. 그리고 그 중에서 비교적 자주 발생하는 공극(air-gap)의 정적 편심에 대해 실험을 수행하고, 그 결과를 신경회로망을 이용한 진단법에 적용하여 본 진단법의 유용성을 확인하였다. 또한 현장에서 발생된 전기적인 결함에 대한 진동측정 data를 이용하여 진단이 정상적으로 수행되는가를 조사하여 각 결함을 정확하게 판별할 수 있음을 입증하였다.
컴퓨터 시스템이 복잡해짐에 따라 결함이 발생할 경우 관리자가 직접 결함을 진단하고 처리하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로 결함 진단 기법을 사용한 시스템 관리 기능을 개발하였다. 개발된 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 사용하여 시스템 동작 중 발생한 결함의 증상을 분석, 진단함으로써 결함에 대한 해결방안을 자동적으로 관리자에게 제시할 수 있는 능력을 구비하고 있다. 클라이언트-서버 구조로 구현되 시스템 관리 기능은 소프트웨어 기법을 활용하기 때문에 추가적인 비용이 소요되지 않고도 기존 컴퓨터 시스템의 결함 관리 서비스에 활용될 수 있다.
최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.
평면 능동위상배열안테나 시스템에 있어, 간소화된 방사특성 측정 절차를 가지는 방사소자 결함진단 기법을 제시하였다. 이를 위해 평면 배열 구성에 대한 방사특성을 기반으로 선형 배열 구성으로 근사화 분석할 수 있는 방법 및 방사소자 결함진단과정에서 발생할 수 있는 유일해 문제를 해소하기 위한 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제시된 기법 및 유전 알고리즘을 기반으로 다양한 평면 능동위상배열안테나 구성에 따른 방사소자 결함진단에 대한 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 제시된 방사소자 결함진단 기법은 다양한 구성을 가지는 평면 능동위상안테나에 대해서도 적용가능함을 확인하였다.
대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 그러나 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 안에 존재하는 결함의 빈도수가 높아지게 된다. 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 시스텝 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단에 대한 연구가 거의 이루어지지 않았다. 이 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.
기계시스템의 결함을 진단하기 위한 방법으로 패턴인식 기법이 널리 사용되고 있다. 진동신호의 변화를 감지하여 기계시스템의 건전성을 판단하는 방법이 패턴인식 기법이다. 대표적 패턴 인식기법으로 최근 은닉 마르코프 모델과 인공신경망이 여러 분야에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 결함진단에 은닉 마르코프 모델과 인공신경망을 혼합한 방법이 제시되었으며 결함진단 대상 구조물로는 크랙을 가진 회전하는 풍력터빈 블레이드가 선정되었다. 본 연구에서는 크랙발생 여부뿐만 아니라 그 위치 및 크기도 동시에 진단하고자 하였다. 아울러서 본 연구에서는 일정 주파수들을 갖는 모멘트를 대상 구조물에 가함으로써 외부 잡음에도 불구하고 높은 결함진단 확률을 가질 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 저속으로 동작하는 구름 베어링의 다중 결함 조기 검출을 위해 결함 특징 추출, 효과적인 특징 선택, 선택된 특징을 이용한 결함 분류의 세 단계로 구성된 결함 진단 기법을 제안한다. 1단계에서 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 미세성분으로부터 통계적 결함 특징을 추출하고, DET(distance evaluation technique)를 이용하여 추출한 결함 특징 가운데 베어링 다중 결함 검출에 효과적인 특징을 선택한다. 마지막으로 선택된 특징을 k-NN(k-Nearest Neighbors) 분류기 입력으로 사용함으로써 결함을 진단한다. 본 논문에서는 제안한 결함 진단 기법의 성능을 분류 정확도 측면에서 평가한 결과 95.14%의 높은 분류 정확도를 보였다.
본 연구는 석탄화력 탈황설비인 흡수탑 교반기용 유도전동기의 베어링 결함진단을 토대로 전류 스펙트럼 해석이 예측정비 수단으로서 활용할 수 있는지를 논하고자 하였다. 베어링의 교체 전과 후의 전류스펙트럼 해석을 하고 베어링을 육안 점검하여 비교 분석함으로써 실제 발전 산업현장에서 부하운전중인 유도전동기의 베어링의 결함진단을 하였다. 분석 결과, 볼과 외륜의 베어링 결함에 해당하는 주파수성분이 예측한 값으로 검출되었고 전압기준의 진폭크기로 환산하여 베어링 교체하기 전과 후를 비교하면 결함이 진행될 경우 볼 결함에서는 약 2.9배 증가되고 외륜 결함에서는 약 2.24배 증가 되었음을 확인할 수 있었다. 이 같은 결론으로 인위적인 고장요소에 의한 베어링 결함진단 뿐만 아니라 산업현장에서 부하 운전되고 있는 유도전동기의 베어링 결함을 사전에 예측하는데 있어서도 매우 유용하였다.
엔진 구성품의 결함 및 열화 등의 건전성 진단을 위한 알고리즘을 구현하였다. 이를 위해서 터보팬엔진 모델로부터 성능 진단모델을 도출하고 진단변수 추적필터를 이용하여 실시간 결함 및 건전성을 추정한 후 효과적인 중간값 필터를 통해 이상 잡음을 제거함으로써 오경보 발생을 최소화하였다. 여기에 단차 결함 탐지 기법을 적용하여 결함과 열화를 식별하였고, 운전 중 구성품의 결함 및 건전성을 분명히 구분하여 진단할 수 있도록 하였다. 엔진 구성품의 결함 및 열화 발생의 모사를 통해서 구현된 알고리즘의 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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