• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.407-412
• /
• 2008

원자력발전소의 안전성 확보를 위해서, 설비의 유지 관리 기법은 고장이 발생했을 때 조치하는 고장정비에서부터 고장을 미연에 방지하기 위한 예방정비, 예측정비 그리고 상태기반정비로 진행되어 가고 있다. 국내 원자력발전소에서는 고장정비와 예방 정비가 적용되고 있으며, 예측정비와 상태기반정비에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 모터구동밸브, 공기구동밸브, 역지밸브 그리고 펌프에 대한 예방정비 현황과 기술 개발 동향에 대해 살펴보았다.

• 에너지공학
• /
• 제20권2호
• /
• pp.154-162
• /
• 2011

예방정비기준은 기기의 높은 신뢰성을 유지하기 위해 정비방법을 문서화한 것으로 기기별 최적화된 예방정비 항목과 주기를 명시하고 기기의 성능저하 메커니즘을 설명하는 지침서이다. 기존의 기기 또는 설비에 대한 정비전략은 상태감시 정비보다는 일정한 주기가 되면 정비를 수행하는 주기정비가 주된 전략이었다. 본 논문은 원전 정지형 여자기에 대하여 기존의 주기정비 형태가 아닌 상태기반 정비 기법을 강화하고 정비 프로그램을 표준화하여 최적화된 정비전략을 구축하기 위한 예방정비 기준을 개발한 내용으로 기기 신뢰성, 발전소 이용률을 향상시킬 수 있는 기반이 될 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.611-620
• /
• 2021

정비 산업은 사후정비, 예방정비를 거쳐, 상태기반 정비를 중심으로 진행되고 있다. 상태기반 정비는 장비의 상태를 파악하여, 최적 시점에서의 정비를 수행한다. 최적의 정비 시점을 찾기 위해서는 장비의 상태, 즉 잔여 유효 수명을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 논문은 시뮬레이션 데이터(C-MAPSS)를 사용한 터보팬 엔진의 잔여 유효수명(RUL, Remaining Useful Life) 예측 모델을 제시한다. 모델링을 위해 C-MAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation) 데이터를 전처리, 변환, 예측하는 과정을 거쳤다. RUL 임계값 설정, 이동평균필터 및 표준화를 통해 데이터 전처리를 수행하였고, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 k-NN(k-Nearest Neighbor)을 활용하여 잔여 유효 수명을 예측하였다. 최적의 성능을 도출하기 위해, 5겹 교차검증기법을 통해 최적의 주성분 개수 및 k-NN의 근접 데이터 개수를 결정하였다. 또한, 사전 예측의 유용성, 사후 예측의 부적합성을 고려한 스코어링 함수(Scoring Function)를 통해 예측 결과를 분석하였다. 마지막으로, 현재까지 제시되어온 뉴럴 네트워크 기반의 알고리즘과 예측 성능 비교 및 분석을 통해 k-NN 활용 모델의 유용성을 검증하였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제34권9호
• /
• pp.1281-1286
• /
• 2010

발전소를 비롯한 각종 플랜트 설비는 많은 기계설비들로 구성되어 고장이 발생할 경우, 고장이 발생된 설비와 시간을 명확하게 파악하기가 쉽지 않다, 또한 고장발생시 정비비용 증가와 함께 설비의 이용률이 감소하여 막대한 경제적 손실이 발생한다. 발전소는 각종 계측센서를 설치하여 설비를 상시 감시하고 있으며, 경고발생 이전 지시치의 변화를 관찰하여 설비의 이상상태를 자동 감지하는 신호기반 고장 조기경보 시스템도 설치된 발전소도 있다. 그러나 고장경보 시스템은 이상신호 발생을 인지하여 설비의 이상상태 여부는 알려주지만 고장원인과 중요도에 대한 정보는 제공하지 않는다. 본 연구에서는 고장분석 기능을 가지고 있는 RCM(Reliability Centered Maintenance) 분석 시스템과 고장경보시스템을 연계하여 설비의 이상신호로부터 고장원인과 정비방법에 대한 정보를 제공하는 고장예측시스템을 개발하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
• /
• pp.179-180
• /
• 2015

운항하는 선박의 특성상 미래 상태를 반영한 예방정비는 선박의 안전한 운항과 운영비용 절감에 중요한 요인이다. 이에 본 논문에서는 선박 엔진의 세 가지 주요 베어링의 마모 상태를 모니터링하고 앞으로의 마모 정도를 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 현재의 실린더 하사점 레벨 데이터를 기반으로 앞으로의 실린더 하사점 레벨을 예측한다. 실험에 적용한 실린더 하사점 레벨 데이터는 테스트 지그를 제작하여 발생시켰고, 이 장치를 통해서 취득한 데이터를 이용하여 선박 엔진의 미래 상태를 예측하였다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제46권6호
• /
• pp.562-569
• /
• 2022

기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.443-444
• /
• 2022

전통적인 선박 모니터링 방식은 단순 정보 조회나 매뉴얼에 의한 수동적인 모니터링이었다면, 자율운항 선박에서는 주요 기기의 모니터링 개념이 데이터 기반의 예측 모델링 적용이 필수적이다. 선박의 주요 기기 5종에 대한 CBM(Condition Based Monitoring) 정보와 PMS(Planed Maintenance System) 정보를 통합 GUI(Dashboard) 형태로 선육간 구성하여, 선박-육상간 최적의 상태 모니터링과 신제적인 예방 정비 활동이 가능하도록 서비스를 제공한다.

• 한국압력기기공학회 논문집
• /
• 제6권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2010

The existing maintenance program is focused on time-based maintenance to inspect and repair components according to maintenance period, rather than condition-based maintenance or predictive maintenance. The preventive maintenance template of the steam turbine has been developed for optimizing maintenance procedure and improving reliability and availability of the steam turbine of nuclear power plants based on EPRI PM template methodology and EPRI technical reports about preventive maintenance.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.53-59
• /
• 2021

해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.212-213
• /
• 2021

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.