• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.34 no.4
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• pp.333-339
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• 2010

Identification of a steady state is the first step in developing a fault detection and diagnosis (FDD) system of a heat pump. In a complete FDD system, the steady-state detector will be included as a module in a self-learning algorithm, which enables the working system's reference model to "tune" itself to its particular installation. In this study, a steady-state detector of a residential air conditioner based on moving windows was designed. Seven representative measurements were selected as key features for steady-state detection. The optimized moving-window size and the feature thresholds were decided on the basis of a startup-transient test and no-fault steady-state test. Performance of the steady-state detector was verified during an indoor load-change test. In this study, a general methodology for designing a moving-window steady-state detector for applications involving vapor compression has been established.

• Journal of the KSME
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• v.44 no.9
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• pp.53-61
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• 2004

산업현장에서 기계 및 설비에 발생되는 고장은 일상적인 것이 될 수 있으나, 고장발생은 생산에 차질을 가져오고, 경우에 따라서는 산업재해로 연결 될 수 있다. 따라서 발전소, 석유화학 플랜트, 제철소 등 대형 산업현장의 주요 기계 및 설비에 대해서는 운전 상태를 지속적으로 감시(condition monitoring) 하여야 하고, 고장발생 시 고장을 진단하여 원인을 밝히고, 이를 바탕으로 확실한 대처방안을 마련하여야 한다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.301-301
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• 2022

본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.

• Journal of KSNVE
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• v.14 no.1
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• pp.18-23
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• 2004

균열 현상은 모든 필터에서 발생하였다. 1997년 9월 원심 압축기 B에서 발생한 지나친 진동현상으로 여러 필터 중 한 필터가 부서져 임펠러 흡입부로 빨려 들어갔다. 1997년 10월 기동중에 선회실속 문제가 임펠러에서 발생하였고, 이 원인은 임펠러 eye가 부분적으로 막혔기 때문이었다. 압축기 입구와 출구의 전체 유량과 압력 상태는 정상이었기 때문에 어떠한 서지현상도 anti-surge 시스템에 의해서 감지되지 않았다. 고장상태를 진단함으로써 압축기의 재가동을 방지하여 필터들이 부서졌다는 것을 확인하게 되었다. 이번 기계 점검과정을 통하여 원격진단의 중요성을 확인하였으며, 이에 회사는 원격서비스(remote service) 계약을 체결하여 현재 원격 진단 서비스 점검이 계약 기간에 따라 정기적으로 이루어지고 있다. 이와 같이 기계에 대한 정기적인 점검을 실시하는 목적은 기계의 결함이나 고장문제를 조기에 발견함으로써 중대한 고장으로의 진행을 사전에 예방하거나 또는 최소화하는데 있다.

• Journal of the KSME
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• v.50 no.12
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• pp.41-44
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• 2010

이 글에서는 두 방향의 2차원 방사선 영상과 3차원 영상을 결합하여 환자가 보행 등의 다이나믹 상태에서 진단이 가능한 연구 방법에 관하여 소개해 드리고자 합니다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2016.02a
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• pp.110.1-110.1
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• 2016

국내외 최첨단 반도체 및 평판 디스플레이 공정에서 필요한 개별 건식 진공펌프들의 자기진단을 통한 예지보수의 실시간 구현 장치 개발과제의 2차년 전반기 수행된 연구결과의 일부를 본 논문에서 소개한다. 본 연구에서 최종 목표로 설정하고 있는 "smart" 진공펌프란 운전상태에 관련된 변수들의 측정치를 기반으로 한 자기진단 (self-diagnostics) 기능을 내장한 차세대 공정용 진공펌프를 의미한다. 1차년에 선정된 상태진단용 진공펌프의 상태변수(state variable)들의 효과적인 수집을 구현하기 위한 연구가 진행되었다. 기존의 반도체 공정용 진공펌프들에서 측정하고 있는 상태변수로는 온도, 유량, 배기관 압력, 모터 소비전류 등과 같은 정적인 변수들뿐 아니라, 회전기계류의 상태진단에 필수적인 진동신호를 추가한 상태 변수 수집 장치를 개발하였다. 본 연구팀은 진공펌프의 회전진동을 유발하는 대표적인 부품은 회전체, 베어링, 그리고 치차로 이들 3 종의 회전진동성분들을 효과적으로 측정할 수 있는 신호처리 기법을 개발하였다. 금번 연구에서 채택한 진동신호 처리기법은 초고속 FFT 변환 기반의 주파수 대역 별 진동 레벨 환산과 더불어 다단계로 구성된 디지털 필터 (multi-staged decimation filter) 기법을 개발 적용하였다. 이러한 신호처리 기법을 통하여 측정된 진동 신호로부터 회전체, 베어링, 그리고 치차의 회전 진동성분을 효과적으로 측정하는 방법을 금번 학술대회에서 소개한다. 그리고, 진공펌프 상태진단에 필요한 상태변수의 실시간 backup 방법, 그리고 공정관리 server와 통신기능, 그리고 펌프 현장 관리자용 PC와 통신 기법 등 상태변수 측정 모듈의 확장성에 대한 기술적 내용을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.157-160
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• 2003

발전소에서 운전중인 기계들의 안전운전과 예지 보전을 위하여 발전설비의 고장 감지 및 진단과 상태 모니터링은 중대한 역할을 담당하고 있다. 이 연구에서는 설비의 안전하고 신뢰적인 운전을 위한 기계의 작동상태를 사운드 정보로 획득하고 분석하는 시스템을 제안하였다. 사운드 정보의 사용은 적은 양의 채널의 사용으로 많은 기계 및 설비의 이상 유무의 판별을 가능케 하며, 이를 획득하기 위하여 3개의 마이크로폰, 다채널 A/D변환기, 다채널 I/O Sound Card(Soundtrack DSP24) 및 PC로 시스템을 구성하였다. 소프트웨어 개발언어로서 Microsoft Visual C＋＋ 및 MATLAB을 이용하였다. 화력 발전소에 운전중인 주요기계들의 사운드 정보를 취득하여 취득한 기계별 사운드 정보를 이용하여 주파수 특성을 파악하고, 이를 이용하여 기기의 운전 상태진단을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1990.11a
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• pp.41-45
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• 1990

기계시스템의 파괴 마멸 진단을 위한 Condition Nonitoring 기술은 기계류의 작동 상태를 계속적$\cdot$정기적으로 검지하여 failure 발생을 사전에 예방$\cdot$조치하는데 중요성이 있으며, 계속적으로 기계시스템의 상태를 파악함으로써 차후 시스템 개선 및 윤활시스템의 최적화를 위한 data base를 구축함에 기술적용의 의의를 가지고 있다. 본 연구에서는 Condition Monitoring 기술중 Contaminant Inspection Method를 이용하여 볼베어링의 정상 마모상태에서 변화되어 가는 마모상태를 규명하며, 통계적 처리에 의해 시간의 추이에 따라 통계 변수들의 경향을 분석하며 마모 상태의 경향을 정량적으로 분석하였다.

• 전기의세계
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• v.38 no.11
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• pp.11-20
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• 1989

고압회전기의 고정자권선에는 열, 전기 및 기계적, 환경적 스트레스가 단독 또는 복합적으로 가해지며, 이러한 응력들은 기기의 크기, 정력, 동작상태 등에 따라서 변화된다. 따라서 주기적인 절연진단 시험을 통하여 절연상태를 평가하고 그 변화추이를 검토하여 잔여수명을 예측함으로써 보수 및 교체시기를 계획하여 절연파괴로 인한 대형사고를 예방하는 것이 가장 바람직하다. 본 논문에서는 대용량 회전기의 정지기간 동안 실시하는 진단시험 및 열화상태 판정법등에 관하여 서술하고자 한다.

• Journal of Drive and Control
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• v.18 no.4
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• pp.98-103
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• 2021