운송 산업은 우리나라의 3면이 바다로 둘러싸여 있는 지리적 요건과 자원 소비량의 대부분을 수입에 의존하는 자원 빈곤 문제로 인해 중요한 산업 중 하나이다. 그 중에서도 해운업의 비중은 운송 산업의 대부분을 차지할 정도로 크며, 해운업에서의 유지보수는 선박의 운영 효율성 개선 및 비용 감소에 있어서도 중요하다. 그러나 현재 선박이 유지보수를 위해 일정기간 주기로 검사가 시행되고, 이에 따라 시간과 비용이 발생하며 원인규명도 제대로 되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 제안 방법론인 LSTM-AutoEncoder를 활용해 실제 선박 운항 데이터에 대해 시점을 고려하여 선박 고장의 원인이 될 수 있는 이상 탐지를 수행한다. 또한 클러스터링을 통해 군집화를 수행하고 이상치에 대해 요인별로 그룹화를 통해 선박 메인엔진 고장의 잠재 원인을 규명한다. 이는 선박의 다양한 정보에 대해 보다 빠르게 모니터링이 가능하고, 이상 정도를 식별할 수 있다. 또한 현재 선박의 고장 감시시스템에 있어서도 구체화된 경보 점 설정과 고장 진단 체계를 갖추고, 유지보수시점을 찾는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
한국형 상태기준정비는 현재 한국해군 함정에 설치된 ICAS를 최대한 활용하여 전투준비태세를 완비하고, 선제적 정비/보급 지원과 군수자산의 경제적 운용, 데이터 기반 장비수명관리를 위한 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 장비상태의 기준을 설정해야 하는데 이는 제작사에서 원천적인 기술을 제공하고 있지 않아 각 장비별 성능 맵 확보가 필요하고 고장패턴 등의 자료 축적이 필요하다. 본 연구에서는 소형 가스터빈엔진을 활용하여 가스터빈 성능 맵을 확인하고 고장정보를 축적하여 실시간으로 장비성능 확인과 성능 경향을 나타내게 하였고 이를 통해 운용자의 행동지침과 정비자의 검사 절차등을 명시하여 최적의 장비상태가 유지 될 수 있도록 솔루션을 개발하였다. 본 연구를 기반으로 실제 함정의 데이터를 이용한 상태진단기법 발전에 활용할 예정이다.
Engine misfire causes of the negative effect on exhaust emission such as HC, CO, and NOX . Moreover, it causes damage to the three-way-catalyst(TWC) system permanently. The crankshaft velocity fluctuation(CVF) method has been applied for the real cars as misfire detection system usually, which utilizes the crank angle sensor input to calculate the variation of the crankshaft rotational speed. But this approach has the limit due to the fact that three could be problem under certain engine condition like as deceleration or high speed condition . Therefore the development of new methods are requested today. This study introduced the new method of misfire detection using breakdown voltage(BDV) characteristics between spark plug electrouds.
The purpose of this study is to carry out the task of engine hesitation which occurred intermittently in driving due to the defective CKPS of LPI vehicles. As the result of the wrong data from the equipment of D-logger, the signal error of CKPS caused the engine hesitation. We performed a study in the followings to analyze and investigate the cause effectively. First, we have investigated the control wiring harness and connector pin contact defect inspection. Second, we have inspected the defection of CKPS separately. From this study, it was found that the engine hesitation were caused by the bad durability and we have showed how to diagnosis the fault of the engine hesitation intermittently while driving. Therefore, it is determined that we have to improve the durability of the CKPS through a strict quality control and to increase the reliability.
The Most Serious Engine Faults Are Those That Occur Within The Engine. Traditional Engine Fault Diagnosis Is Highly Dependent On The Engineer'S Technical Skills And Has A High Failure Rate. Neural Networks And Support Vector Machine Were Proposed For Use In A Diagnosis Model. In This Paper, Noisy Sound From Faulty Engines Was Represented By The Mel Frequency Cepstrum Coefficients, Zero Crossing Rate, Mean Square And Fundamental Frequency Features, Are Used In The Hidden Markov Model For Diagnosis. Our Experimental Results Indicate That The Proposed Method Performs The Diagnosis With A High Accuracy Rate Of About 98% For All Eight Fault Types.
본 논문은 와이브로 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보의 모니터링 기술에 관한 것으로서, 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 와이브로 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석하여 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 와이브로망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되어 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있어 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전 등의 서비스를 제공할 수 있다. 차량 진단 장치와 유선으로 연결하는 경우 와이어링 하네스에 의한 각종 노이즈가 유입되어 커넥터 내구성이 나빠져 우려가 상존한다. 이러한 어려움을 해결하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 와이브로 휴대기기로 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성 하였고, 차량 정보 및 상태 자료 공유 연통 플랫폼의 정의에 따른 시스템에 있어서 자료의 획득 및 연동기술을 연구하였다.
전기철도차량의 추진제어장치는 자동차의 엔진에 해당되는 핵심 주요부품이며 이를 제어하는 장치는 GDU(Gate Drive Unit)라는 장치를 이용한다. 또한, 추진제어장치의 고장 빈도를 파악해보면 GDU에 대한 부적합 비율이 가장 높았다. GDU는 외국산 도입으로 인하여 핵심기술의 접근이 불가하였고, 제작사의 GDU 단종으로 전반적인 유지보수 활동에 전반적인 문제점이 있었다. GDU는 최장 23년부터 최근 14년의 장기간 사용으로 수명이 도래하였다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하고자 호환이 가능한 GDU의 확보와 고장을 분석하여 적정수명을 파악하기 위한 것으로, 기존의 상태검사 위주의 유지보수 방법 개선을 위해 설계를 변경하여 추진제어장치의 GDU를 커패시터 교환 형으로 개발하였다. 전체수명에 비해 비교적 수명이 짧은 구성부품의 유지보수는 필수이며, 대부분의 건설초기의 최초 외산도입 부품은 기술종속 및 장기운영의 결과로 관련 부품의 단종이 발생하면 고장발생 시 수급불가 등으로 기본적인 교환에 대한 유지보수에 문제점이 발생되고 있으나, 25년 이상으로 전체수명이 긴 철도차량의 특성상 앞으로도 상당기간 운영이 필요하여 개조 혹은 대체품 개발로 부품확보 및 일정수준의 품질을 유지할 필요가 강조되며, 이에 대한 연구는 보다 구체적이고 실증적으로 이루어져야 한다. 커패시터 교환 형 GDU는 커패시터 모듈의 분리를 통해 정전용량을 쉽게 측정하여 수명을 판단하고, 단품 시험과 커패시터의 수명을 측정하여 정확한 예방유지보수를 할 수 있어서 운행 중 열차의 부적합을 미리 예방할 수 있으며, 24개월 이상의 영업 운전을 통하여 한건의 부적합 없이 영업운행에 성공하여 기존품의 대체 가능여부를 검증하였다.
항공기 엔진, 풍력발전기, 모터 등 회전기기에서 발생하는 많은 문제들은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 단계에서 필요하다. 본 논문에서는 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 감지하는 기법을 소개한다. 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 특히 신호 데이터의 전처리 기법들을 도입하여 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있음을 보여준다. 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. IMS 베어링 진동 공개데이터를 대상으로 시간 구간별로 6가지 통계지표를 추출한 후 마할라노비스 거리 분류기를 적용하여 성능을 검증하였다. 제시된 신호처리 전처리 기법을 적용함으로써 성능이 획기적으로 향상되는 것을 실험에서 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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