지금까지 고장예측에 관한 연구 논문들은 여러 분야에서 많이 다루어져 왔다. 그 대표적인 예측 방법 중에 하나인 FTA(Fault Tree Analysis)가 가장 많이 사용되어져 왔으며, 여러 산업분야에서 가장 활발하게 시스템 및 부품에 대한 고장 가능성 진단을 실시하여 왔다. 하지만 기존의 전통적인 FTA 방법을 사용하는데 있어서 몇 가지 문제점을 발견할 수가 있었다. 즉, 지금까지 FTA를 실시하는 과정에 있어서 시스템 및 부품에 대한 데이터의 자료가 정확하다는 전제하에 고장 값을 예측하여 왔다. 만일 시스템 및 부품에 대한 불확실한 데이터나 부정확한 자료를 동시에 가지고 있다면 지금까지 사용하여 왔던 전통적인 FTA를 사용하여 고장 값을 예측하여 정확한 값을 찾아내기란 어려운 것이라 할 수가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 본 연구에서 제시하는 Fuzzy FTA를 사용하는 것이 보다 바람직할 것이며, 이러한 방법을 사용하여 불확실하고 부정확한 데이터를 가지고 고장진단을 실시하여 고장가능성 값을 찾아내어 전체 시스템의 고장 발생 가능성을 예측하는 것이 이 논문의 목적이라 할 수가 있다.
본 논문은 상대적으로 새로운 기법인 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM을 이용한 지능형 고장 탐색과 진단 방법을 제안하고 있다. 본 연구에서는 롤링 베어링을 대상으로 고장을 탐색하고 진단하기 위한 방법을 제안하는데 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM은 고장 클래스를 잘 표현할 수 있다. Parzen Density Estimation은 새로운 패턴 데이터의 거절과 알려진 데이터 패턴의 밀도의 평가에 의해 새로운 패턴을 찾아낼 수 있고, Multi-class SVM 기반의 방법은 여러 클래스의 고장을 support vector로 표현하여 고장 패턴을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 실제의 다중 클래스를 가지는 롤링 베어링의 고장 데이터를 사용하여 고장 패턴을 탐색하는 과정을 보여주는데, 커널함수의 적절한 파라미터의 선택에 의한 Multi-class SVM 기반의 방법이 multi-layer perceptron이나 Parzen Density Estimation 방법보다 우수함을 입증한다.
기존의 국내 개발 회전익 항공기 시스템의 고장-안전 설계 요구사항 도출 방법은 최신 통합형 항공전자 시스템에 적용 시 단일 항목의 고장으로 인하여 치명적인 시스템 기능 고장을 발생시키는 요인을 누락할 수 있다. 그 원인은 고장-안전 설계 대상을 선정함에 있어 단일 품목의 체계 기능 고장 영향성을 그 기준으로 함에 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 민수 항공기 개발 국제 표준인 SAE ARP4754A의 기능적 위험요소 평가 및 개발보증수준 할당 절차를 활용하여, 시스템 구조의 고장-안전 설계 요구사항을 도출하기 위한 체계적인 분석 절차를 제시한다. 또한 본 연구에서 제시한 절차가 앞서 제시한 문제점을 해결할 수 있는지를 확인하기 위하여 치명적인 기능 고장을 발생시킬 수 있는 단일 요인을 내포한 시스템 구조를 가정하여 교차 검증을 수행하였다. 그 결과 기존 연구 방법으로는 누락되었던 치명적인 공통 요인을 식별할 수 있었고 이를 통제하기 위한 고장-안전 설계 요구사항이 도출됨을 확인하였다.
본 연구에서는 회전기계에서 발생할 수 있는 고장에 대한 안전진단에 대한 사례연구이다. 각각의 회전기계에 대하여 진동분석을 통한 고장발생유무를 각종의 측정 데이터를 이용하여 분석하여 향후에 발생할 수 있는 고장에 대한 안전진단에 대한 방법을 연구하였다. 본 연구에서 제안한 상태 감시 및 진단 방법을 적용한 결과, 회전기계의 추후 고장을 예측할 수 있었다.
FTA(Fault free Analysis)는 시스템 고장을 발생시키는 사상(event)과 그의 원인과의 인과관계를 논리기호(AND 와 OR)를 사용하여 나뭇가지 모양의 그림으로 나타낸 고장수목(Fault Tree)을 만들고, 이에 의거하여 시스템의 고장확률을 구함으로써 문제가 되는 부분을 찾아내어 시스템의 신뢰성을 개선하는 정량적 고장해석 및 신뢰성 평가 방법이다.(중략)
본 논문에서는 결함허용(Fault Tolerant) 시스템에 의해 발생된 2진 신호를 고장안전(Fail-Safe) 신호로 변환하는 SFS(Strongly Fail-Safe) 인터페이스를 설계하였다. SFS 특성은 자체검사(Self-Checking) 기법을 근거로 만족할 수 있었으며, 이러한 인터페이스는 개별 부품에 의한 기존의 고장안전 인터페이스 설계와는 달리 집적화 가능성을 보여 주었다. 또한 고장안전 시스템 설계에 대한 정의를 함으로써 새로운 시스템 구현 방법을 제시하였다.
플랜트 및 설비가 대규모, 정교화, 복잡화 될수록 이로 인한 고장 및 오류에 의한 피해가 막대하기 때문에, 시스템의 신뢰성, 보전성 및 안전성 향상과 제품 품질 향상을 추구 및 안전성 유지에 대한 관심이 고조되고 있다. 고장진단은 잠재적으로 노이즈를 가지고 있다고 생각되는 데이터의 해석에 근거하여 시스템의 고장을 찾는 일련의 체계적이고 통합된 방법이다. 그러나 대부분의 방법들이 이진 논리에 기초를 둔 추론으로 불확실성을 제대로 결과에 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 예방정비의 관점에서 시스템에 내재된 다양한 불확실성을 효율적으로 처리하기 위해 전문가의 직관과 경험등을 기초로 하여 언어학적 변량을 취하고, 이를 퍼지 기법을 이용하여 정량화 함으로써 불확실성을 고려한 판단이 가능하게 하는 퍼지 전문가 시스템을 제안한다.
지금까지 가장 널리 사용되는 원전 안전성의 평가는 설비고장이나 인간오류와 관련된 조직(Institution/organization)의 질이 설비의 신뢰도와 인적오류에 영향을 주며 원전의 안전성에 전반적인 영향을 끼친다는 것을 고려하지 않고 있다. TMI 사고는 경미한 설비고장은 있었으나 중요한 사고원인은 운전원의 오류였다. 운전원 훈련양의 부족, 절차서의 불명확성, 주제어실의 설계상의 결함 등이 함께 어울어진 안전문화와 관련한 조직실패(Organizational Failure)였다. Chernobyl사고도 전반적인 관리조절(Management Control)의 부족과 운전원의 부적절한 실험 절차서의 검토, 안전 절차서의 위배 등이 함께 연루되어 발생하였다. (중략)
회전기계에서는 예후 신호 없이 고장되는 경우는 거의 없으며, 따라서 설비고장은 신호를 감시함으로서 고장을 예측, 회피할 수 있다. 본 연구에서는 회전기계에서 발생할 수 있는 고장에 대한 안전진단에 대한 사례연구이다. 각각의 회전기계에 대하여 진동분석을 통한 고장발생유무를 각종의 측정 데이터를 이용하여 분석하여 향후에 발생할 수 있는 고장에 대한 안전진단에 대한 방법을 연구하였다. 결과에서 보는 바와 같이 제안된 측정방법으로 안정한 상태 감시 및 진단 결과를 보여준다.
무인항공기의 비행조종컴퓨터는 비행 안전에 필수적인 장비로써 개발 단계에서부터 신뢰성과 안전성의 확보가 필수적이며, 고장 발생 시에도 정상적으로 기능을 수행할 수 있는 다중화 기반의 고장관리 설계가 요구된다. 무인기의 경우에는 비용, 무게, 전력소모 등을 감소하기 위하여 비행조종시스템의 이중화 설계를 고려하지만, 고장관리를 위한 고장 검출 및 분리 설계에 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 무인기용 이중화 비행조종컴퓨터의 신뢰성을 향상시키기 위한 고장 검출 및 고장 분리를 위한 고장관리 설계 방안을 제안한다. 그리고 고장관리 설계를 적용해 개발한 비행조종컴퓨터는 통합시험환경에서 기능 시험을 수행하고 HILS 환경에서 고장 영향성 확인 시험을 수행한 후 무인기에 탑재하여 비행시험을 통해 그 신뢰성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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