대부분의 제품은 다수의 고장모드를 가지지만, 일반적으로 신뢰성 분석에서 고장모드 별로 분석하는 경우는 많지 않다. 또는 신뢰성 분석 시 고장모드에 대한 정보를 제공하지 않거나 대표적인 고장모드로 분석하기도 한다. 특히 신뢰성 인증시험에서 가정하고 있는 형상모수는 제품의 형상모수보다는 고장모드에 대한 형상모수 값이 더 중요하다. 본 연구에서는 다수의 고장모드를 가지는 기계부품에 대한 신뢰성 분석방법으로 경쟁 고장모드 분석방법과 혼합 와이블 분석방법을 소개한다. 그리고 3 가지 고장모드를 가지는 공기압 실린더의 사례에 대해 각 고장모드 별로 형상모수를 구하였으며, 3 가지 고장모드를 고려했을 때와 하나의 고장모드로 가정했을 때의 신뢰성 측도($B_{10}$ 수명, 특성 수명)을 비교하였다.
국내 원전에 신뢰도 기반 정비(RCM : Reliability Centered Maintenance) 기법을 도입하기 위해 수행하고 있는 영광 1,2호기 시법계통 RCM 분석에서 관련 기기의 고장데이터를 RCM 분석 방법론에 따라 분석하였다. 본 논문에서는 작업의뢰서와 작업보고서 기록내용을 토대로 지배적인 고장모드 및 다빈도 고장발생 기기를 파악하여 고장원인을 분석하였으며, 기기 유형으로 분류하여 고장들을 분석하였다. 분석결과 지배적인 고장모드는 EPRI에서 분류한 고장모드에 모두 포함되었으며, 고장빈도가 높은 기기의 고장원인은 운전환경, 사용유체, 운전형태, 기기 형식 등에 따라 고장메커니즘이 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 기기 유형으로 분류하여 고장모드별로 고장율을 분석한 결과 미국의 Generic Data(IEEE Std 500-1984)와 근소한 차이를 보이거나 약간 낮은 것으로 분석되었으며, 고장율이 높은 기기 유형을 단위 기기별로 세분화하여 분석한 결과 공기구동 조절벨브의 외부누설 고장율은 1.10E-06 이지만 충전유량 조절밸브의 고장율은 1.70E-05로서 약 10배 정도로 고장율이 높은 것으로 분석되었다. 기기별로 세분화한 고장을 분석 결과는 시범계통 RCM 분석시 고장모드 영향분석(FMEA. Failure Mode and Effective Analysis) 단계에서 필수기기를 선정하는 하나의 인자로 활용하였으며, 고장율의 역수로 구한 고장간 평균시간(MTBF:Mean Time Between Failure)은 정비주기 선정시 기초데이터로 활용된다.
본 연구에서는 대표적 정성적 신뢰성 분석 기법인 FMEA(고장모드 및 영향 분석)와 준-정량적 분석 방법인 치명도 분석을 이용하여 소형 하이브리드 로켓 설계를 수행하였다. 설계 중인 하이브리드 로켓을 총 31개의 부품으로 나누고 각 부품에서 발생할 수 있는 총 72개의 고장모드를 고려하여 FMEA를 수행하였으며 고장모드의 원인과 영향을 분석하였다. 또한 고장모드들의 정성적인 심각도 평가를 수행하고, 고장모드의 고장률 데이터를 이용하여 치명도 분석을 추가적으로 수행하였다. 분석 결과 설계 시 중점적으로 고려해야 할 고장모드를 파악하였으며 하이브리드 로켓의 신뢰도를 높이기 위해 고장모드들의 설계 및 재질 변경 등의 개선 조치를 설계에 반영하였다.
본 연구에서는 고체 로켓 추진 기관의 신뢰성 분석을 위해 준-정량적 FMECA를 수행하였다. 준-정량적 FMECA는 고장모드 및 영향 분석(FMEA)과 치명도 분석(CA)를 포함하는 분석 기법으로서, FMECA 수행을 위해서 FMEA는 고체 로켓 추진 기관을 43개의 부품으로 나누어 각 부품에 대하여 도출된 총 137개의 고장모드에 대해 수행하였다. 또한 일부 고장모드의 고장률 데이터를 이용하여 치명도 분석을 수행하였다. 준-정량적 FMECA 수행을 통하여 고체 로켓 추진 기관의 각 부품에서 발생 할 수 있는 잠재적 고장모드와 고장원인 및 영향을 분석, 정리할 수 있었으며, 우선적인 개선 조치가 필요한 중요 고장모드를 확인할 수 있었다.
고장모드, 영향 및 임계분석(FMECA)은 시스템의 구성요소가 갖는 잠재적인 고장모드와 각 고장모드가 시스템에 미치는 영향을 평가하는 도구로 활용된다. 일반적으로 FMECA는 관련 전문가들의 의견에 따라 고장모드의 심각도와 치명도를 평가하여 이를 위험도 매트릭스의 양축으로 나타냄으로써 중요한 고장모드에 대한 분석을 수행한다. 그러나 이러한 절차는 평가가 전문가의 주관에 의해 이루어져 결과에 불확실성이 포함될 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 최소절단집(MCS)와 퍼지이론을 이용한 새로운 FMECA 절차를 제안한다. 심각도 평가에 있어서는 MCS를 이용함으로써 객관적인 구조적 중요도를 평가할 수 있게 하였고, 치병도의 평가에서는 설비의 대표적인 고장률을 이용하였다. 그리고 두 지수를 종합하기 위해 퍼지 전문가 시스템을 구성하여 종합적인 위험도를 평가하였다.
고장분석은 전자 제품 또는 부품의 설계, 제조, 사용과정에서 항상 발생할 수 있는 문제점으로 분석을 통하여 고장 모드/메커니즘을 규명하고, 그 원인을 제거하는 일련의 과정으로서, 고장분석 절차는 육안검사, 전기적 특성검사, 비파괴 검사, 파괴검사로 구분되며, 분석 절차에 따라서 실제 필드 고장시료인 자동차용 조명부품에서 발생하는 고장품의 고장분석 후 고장모드 및 고장메커니즘을 규명 할 수 있었다. 그러므로 상기 방법에 따라 IT용 부품의 고장 분석에도 유용할 것으로 판단된다.
LCD BLU에 광원의 수명을 측정하고, 고장모드를 분석하기 위해서는 광원을 구성하고 있는 각각의 성분 중에서 광원 자체를 구성하고 있는 R/G/B 광원에 대한 Burn-in test 및 고장모드를 분석하였다. LCD BLU에 있어서 R/G/B LED광원의 역할은 BLU 자체의 수명과 성능에 가장 큰 영향을 미친다. 서로 각각 사용조건하에서의 수명과 성능의 차이에 따라서 BLU 자체의 수명이 결정된다. 이를 평가가기 위해 LED device에 대한 가속수명테스트를 위한 Burn-in test를 실시하였으며, 발생한 고장모드를 분석하였다. 분석결과 누설전류 증가로 인한 불량이 주로 발생하였다. 누설전류 증가를 평가하기 위해 Photo emission microscope(PHEMOS-1000, MoDooTEK Inc.)을 이용하여 저전류에서의 LED chip의 누설전류에 의한 발광을 관찰함으로 인해, LED chip의 신뢰성 및 평가 기준이 됨을 알 수 있다.
본 논문은 KSLV-I 상단부에 대한 고장모드 분석 결과와 시스템 수준의 비행시험 신뢰도 모델을 기술한다. 먼저, KSLV-I 상단부의 14개의 주요 기능과 비행시험 임무 프로파일을 분석하고, 기능 분석 결과와 임무 구간별 수행 기능 목록을 바탕으로 시스템 체계에 따른 상단부의 고장모드 계층 구조와 시스템 수준의 비행시험 신뢰도 모델을 구성한다.
Built-In-Test(이하: BIT)는 항공기 비행안전을 위해 반드시 필요한 기능으로 항공전자 장비의 경우 95% 이상의 높은 고장 진단능력을 요구하고 있다. BIT가 요구도에 명시된 고장 진단능력을 만족시키는지 확인하기 위해 BIT 성능분석이 필요하다. BIT 성능분석을 위해 FMECA (Failure Mode Effect Critical Analysis)에 기술된 고장모드를 활용하는 방법이 많이 사용되고 있으나, 본 논문에서는 분석 오류를 최소화할 수 있는 전자부품 기반의 BIT 성능분석 방법론을 소개한다. 또한, BIT 성능분석에서 제외될 수 있는 비행안전에 영향을 미치지 않는 전자부품 및 전자부품의 고장모드를 실제 개발사례에 적용하여 불필요한 BIT 기능 구현을 방지하고 정확한 BIT 성능분석을 수행할 수 있도록 하였다. BIT Demo를 수행하여 BIT 성능분석 결과와 실제 BIT 성능이 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 전장부품에서 중요한 연결 장치인 커넥터의 고장 모드를 분석하기 위한 방법으로 HALT(Highly Accelerated Life Test)를 이용해 관측된 고장 데이터를 기반으로 ReliaSoft사의 소프트웨어인 ALTA PRO를 이용하여 분석하고자 한다. 커넥터를 이루는 주재료는 플라스틱과 금속으로 구성되어 있어 습도에 대한 반응 보다 열 변화와 진동에 의해 고장이 발생 한다. 이러한 커넥터의 특성을 고려하여 HALT는 온도와 진동 스트레스를 이용한 복합 스트레스 시험을 실시하였다. HALT에 사용된 시료는 20핀 커넥터 5개로 74시간 동안 시험하였으며, 9개의 핀에서 부러지는 고장이 관측 되었다. 관측된 고장 데이터를 단일 스트레스에 의한 고장으로 분석하기위해 시험에 사용된 온도와 진동 스트레스를 개별 스트레스로 하여 ALTA PRO를 이용하여 분석하였다. 분석을 위한 수명-스트레스관계식은 스텝 스트레스에 적합한 Cumulative Damage 선택하였으며 Likelihood Function을 이용 최적 분포는 Weibull 분포임을 확인하였다, ALTA Pro를 이용한 분석 결과 열에 대한 Mean Life는 2444.03 시간이며, 진동에 대한 Mean Life는 1784.27시간으로 진동에 대한 Mean Life가 659.76 시간만큼 작은 것을 확인 하였다. 고장 데이터를 이용한 수명 예측에서 Mean Life가 작다는 것은 스트레스에 의해 고장이 빠르게 발생 했다는 것을 의미한다. 가속수명시험을 통해 관측된 커넥터의 고장은 핀이 부러지는 현상이며, 고장에 대한 주요 원인으로 온도 스트레스 보다 Mean Life가 낮은 진동 스트레스인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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