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.
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.
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.
최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.
화력발전소와 같은 대규모 플랜트 설비는 복잡하여 고장이 발생할 경우 고장발생 설비, 시기 및 원인을 정확하게 파악하는 것이 쉽지 않기 때문에 무엇보다 고장을 사전에 예방하는 것이 중요하다. 최근 들어 정비업무에 대한 관점과 중요성이 점차 변화해 가고 있고 주기정비 방식에서 벗어나 상태기반 정비방식으로 발전되고 있다. 본 연구에서는 상태정비에 주안점을 두고 신뢰도중심정비 방법을 화력발전소, 특히 석탄취급설비에 적용하여 정비주기를 선정하고자 하였다.
1991년 7월, 미국원자력규제위원회(USNRC)에서 발표한 미국 정비규정1은 5년간의 준비 기간을 거쳐 1996년 7월에 모든 미국 원자력발전소 (이하 "원전"이라 칭함)에 적용되기 시 작하였다. 정비규정의 일부 내용을 간추려 보면 다음과 같다. "모든 원전은 산업체 경험을 고려하여 주요 구조물, 계통, 그리고 기기(Structure, System, Component: SSC)에 대한 성능목표(Performance goal)를 수립해야하고 수립된 목표에 대해 SSC의 상태 또는 성능을 감시(monitoring)해야만 한다. SSC의 성능 또는 상태가 목표와 다를 때는 적절한 보완 조치 가 취해져야 한다". (중략)
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.
Most power plants have operated many independent computerize systems for maintenance. Independence of systems have caused complexity of business process and inconvenience of computer system management. Because the equipment and material master data is not standardize and structurize, it is difficult to manage equipment maintenance history and material delivery. Especially equipment classification criterion is important for standardization of every maintenance information. It is necessary to integrate function of independent systems for business process simplification and rapid work flow. this paper provides equipment classification criterion design and system integration method with the case of live system development.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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