최근설비를 계획하는데 있어서는 설계에서 건설 운용, 갱신에 이르기까지 라이프사이클코스트, 미니멈의 관점에서 시스템토틀로서 검토되는 일이 많다. 그러한 의미에서 설비의 보전기술을 중요한 역할을 담당한다. 일반적으로 보전의 종류는 사후, 예방, 예지()의 각 보전에, 또 보전의 방식으로는 시간기준보전과 상태기준보전으로 대별할 수가 있다. 설비가 복잡하고 고도화되어가고 있는 가운데 경비효율, 가동율, 신뢰도 등 토틀 시스템 효율의 향상을 도모하기 위해 상태기준에 의한 예지보전이 요구되는 경향에 있다. 또 온라인으로 리어얼타임인 설비진단기술의 진전이 이를 가능케 해가고 있다. 여기서는 음행분석에 의한 설비진단에 대해 자가발전장치의 음향진단을 예로 하여 기술키로 한다.
고정자 권선단락은 미세한 턴이 단락되어 급격히 고장이 심각해짐에 따라 ITSC의 진단이 중요시되고 있다. 그러나, 3상 유도전동기의 노이즈 및 손실등과 유사한 특징을 가짐에 따라 ITSC진단에 많은 어려움이 있다. 이를 효율적으로 진단하기 위해서 인공지능 기법으로 연구되고 있으나, 현장에서는 모델기반 기법이 두루 활용되고 있음에 따라 모델기반 기법에 대한 진단 성능개선 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 회전하고 있는 자속에 변화를 무시하며, 전류 성분만을 이용할 수 있도록 Clarke변환 방법을 응용하여 진단방법을 제안하였다. 이에 30분간의 정상 및 ITSC 상태의 측정 결과, 정상상태를 ITSC 상태로 오인식하는 경우 0.2[%], ITSC상태를 정상상태로 오거부하는 경우 0.26[%]로 효율적인 진단 방법임을 실험을 통해 알 수 있었다.
몰드변압기는 유입변압기와 달리 구조적으로 복잡하고 밀폐된 구조로 되어 있어서 사용기간 동안 고신뢰성을 확보하기 위해서 예방진단기술이 필요하다. 그러나 공장이나 빌딩 현장에서 몰드변압기의 열화상태 관리하는 방법은 온도관리, 소음진동관리 등의 수준으로 활선상태에서 사고를 예측하기에는 많은 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 몰드변압기의 부분방전 측정을 중심으로 활선상태에서 열화 진단기술이 중요하다. 특히, 몰드변압기의 절연열화 진단을 위해서 상호보완적인 측정방법이 필요하고, 몰드변압기의 절연상태의 유무를 판정할 수 있는 분석방법을 개발하고자 하였다.
전해 커패시터는 인버터 등을 포함하는 전력 변환 장치에 직류 전압 평활용으로 사용되며, 다른 구성 요소와 비교하여 고장 발생률이 가장 높다. 본 논문은 이러한 전해 커패시터의 상태를 진단하는 방법에 대한 것으로 커패시터 전압의 충, 방전을 이용한다. 전해 커패시터가 충전된 상태에서 전동기에 전류를 인가함으로써 커패시터에 충전된 에너지를 방전 시키고, 방전된 에너지로부터 커패시턴스를 추정한다. 정상 상태의 커패시터와 열화된 상태의 커패시터의 용량 변화로부터 커패시터의 상태를 판별한다. 본 논문에서 제안된 기법은 상용 인버터에 적용하는 데 추가의 하드웨어가 필요하지 않아 저가로 구현할 수 있으며, 커패시터 용량의 변화를 신뢰성 있게 추정할 수 있기 때문에 커패시터 고장진단에 효과적이다.
22.9kV 가공배전설비 진단방법으로 고주파, 초음파, 열화상, 광학, 활선기별점검이 대표적으로 적용되고 있다. 진단장비로 적출된 가공 배전설비는 광학진단이나 활선기별점검을 통해 기자재의 외관상태등을 최종적으로 확인한다. 활선기별점검은 고(高)비용이며 활선작업차(화석에너지), 활선자격, 다수인원이 필요하고 하천횡단, 장경간, 장척전주, 진입곤란개소 등은 진단점검이 곤란하며 광학진단은 기자재 상부를 진단 할 수 없다는 제약이 있다. 본 논문에서는 항공 원격제어 헬기를 통해 22.9kV 가공배전선로에 근접하여 기자재 상태 확인 방법을 최초로 적용하여 기존의 활선기별 점검 및 광학진단 점검의 문제점을 해소하는데 효과적이었으며, 비용절감과 안전확보, 기존방법에서 점검이 곤란한 사항도 해소는 물론 Green Energy정책에 기여할 수 있었다.
자동차 운전자는 자신의 안전을 위해 항상 차량의 상태를 점검하여 차량의 상태를 파악하는 것이 필수이다. 만약 운전자가 차량의 상태를 알고자 한다면 전문 업체에게 의뢰하기 때문에 운전자는 많은 시간과 금전적 비용이 지불되어야 한다. 현재 IT의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태를 점검 할 수 있게 되었다. 그렇지만 기존의 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차의 전문적인 지식이 학습해야 차량 상태를 알 수 있는 상태라 사용자들에게 진단기의 필요성이 부각되지 않는다. 이러한 불편한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 손쉽게 사용할 수 있으면서 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 OBD-II 프로토콜 변환 블루투스 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 이용해 자동차 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체 주기의 점검, 차량 문제점 진단, 그리고 에코 드라이빙 판단 정보를 사용자에게 실시간으로 보여주며 손쉽게 사용할 수 있는 자동차 진단 시스템을 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현 하였다.
산업현장에서는 회전기기의 고체절연시스템(solid insulation system)의 열화정도를 평가하기 위하여 일정 진단주기에 맞춰 Off-line 상태에서 직류시험 및 교류시험을 통하여 효과적으로 절연물에 대한 상태평가를 시행하고 있다. 직류시험으로는 절연저항, 성극지수(PI) 시험 등이 있으며 교류시험으로는 교류전류시험(${\Delta}I$), 유전정접시험(${\Delta}tan{\delta}$), 부분방전(PD)시험이 있다. 여기서 부분방전은 절연체의 국부적인 열화현상을 추정할 수 있는 중요한 파라미터로, 부분방전시험(PD test)을 통하여 고정자권선(stator winding)에 대한 절연특성을 효과적으로 진단할 수 있다. 고압 전동기는 기동정지의 빈번함과 장기간 운전에 의해 열적, 전기적, 기계적 스트레스를 받게 되고, 이로 인해 과열, 진동, 절연파괴에 이르는 문제점이 발생되어 결국 시스템의 운전정지를 초래하는 심각한 사고로 이어질 수 있다. 따라서 고압 전동기의 절연상태를 주기적으로 감시하고 사고 징후를 검출하여 시스템을 안정적으로 운영하기 위한 고압 전동기 Off-line 절연진단에 대하여 기술하고 수차발전기에 대한 절연상태진단 결과를 바탕으로 절연시스템의 신뢰성 평가 방법에 대하여 고찰하고자 한다.
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.
본 논문에서는 풍력 발전 시스템에서 발생 가능한 고장 중 블레이드에 대한 고장 진단 방법으로 자이로 센서를 이용한 각속도 측정을 통해 고장 진단용 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 손상이 발생하지 않은 상태의 블레이드 회전에 대한 각속도 dataset을 구성한다. 블레이드 상태 판별을 위한 dataset 구성이 되었다면, 임의의 상태에 대한 블레이드가 부착된 풍력 발전기를 일정한 힘을 가해 회전시킨 후 최종적으로 블레이드의 손상 정도에 따라 발생하는 각속도의 차이를 비교하여 블레이드의 고장 진단에 대해 판단한다. 실험 결과 정상 상태의 블레이드는 초당 1회 (초당 $360^{\circ}$) 이상의 속도로 회전을 진행하며, 손상 상태의 블레이드는 초당 1회 미만의 속도로 회전하며 표준 편차가 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 와전류 탐상시험을 이용하여 전력선의 절연상태 진단을 수행하였다. 전력선은 6~18 가닥의 선으로 이루어져 있는데 절연상태 변화를 위해 수산화나트륨으로 전력선의 부식을 유도하였으며, 18~27 시간으로 부식시간을 설정하여 시편을 구분하였다. 전력선의 인장력시험, 뒤틀림시험, 전자주사현미경 등을 통하여 물리적 특성을 검토하였으며, 또한 200~800[mV]의 전압에서 부식에 따른 와전류 특성을 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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