본 연구에서는 모델 기반(Model-Based) 성능진단에 신경회로망을 적용하였고, SIMULINK를 이용하여 PW206C 터보축 엔진의 모델링을 수행하였다. 비행 고도, 비행 마하수, 가스발생기 회전수에 따른 다양한 운용영역의 성능데이터를 base로 하여 압축기, 압축기터빈, 동력터빈의 성능 저하에 대한 학습데이터를 획득하고 역전파(Back Propagation Network)를 이용하여 훈련하였다. 설계점 및 탈설계 영역에서 압축기, 압축기터빈, 동력터빈의 단일 손상 탐지를 수행한 결과 손상된 구성품을 비교적 잘 탐지함을 확인할 수 있었다.
가스터빈 엔진의 성능예측과 진단을 위해 선형 및 비선형 가스경로 해석방법이 적용되었다. 염, 부식, 침식과 같은 물리적 손상을 탐지하기 위한 최적 계측변수를 구하기 위해 비선형 가스경로 해석을 이용하였다. 물리적 손상이 엔진성능에 미치는 영향을 연구하는데 전형적 산업용 가스터빈 엔진인 TB5000에 적용하였다. 선형 가스경로 해석과 비선형 가스경로 해석의 끈 오차 비교를 통해 최적의 계측변수가 정의될 수 있었다. 결과적으로, 선형 가스경로 해석방법은 선형화 모델의 가정에 의해 유도된 오차정도가 손상의 크기와 같은 정도가 되는 반면에 비선형 가스경로 해석방법은 Newton-Raphson 반복기법을 사용하여 독립변수와 종속변수의 비선형 관계를 충분한 정확성과 함께 풀 수 있다는 점을 알 수 있었다.
복합화력 발전소의 가스터빈 정비 의사 결정을 지원하기 위한 솔루션을 개발하였다. 대상 엔진은 군산 복합화력 발전소에서 사용하고 있는 MHI 501G 가스터빈이다. 개발된 솔루션은 다음과 같은 모듈들을 통해 최적의 정비주기 계산 결과를 제공해주며, 각 모듈에는 실시간 성능 감시, 모델기반 성능진단, 성능 경향분석, 최적 오버홀 정비주기 예측, 압축기 최적 세정주기 관리, BPT (Blade Path Temperature) 분석 기능이 포함되어 있다. 모델 기반 성능진단은 실시간으로 계측되는 성능 파라미터 데이터와 가스터빈 시뮬레이션 결과를 비교하여 그 차이를 분석하여 진단을 수행한다. 압축기 세정주기 분석은 압축기 성능과 정비비용 사이의 최적 점을 제시한다.
전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다 이러한 추론 엔진은 지식베이스가 구축될 때, 가능한한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특정을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 도메인 지식 표현을 위한 지식스키마와, 추론을 위한 지식구현 기법, 그리고 블랙보드와 추론엔진을 혼합한 지식베이스 엔진을 제안한다. 그리고 제안한 기법들을 이용하여 구축한 중공업 장비 진단 전문가 시스템에 대해서 설명한다. 이 논문에서 연구한 고장진단 지식기반 시스템은 지식기반 시스템 연구분야의 실질적 기반이 될 수 있을 것이다.
배출가스 규제강화에 대응하기 위해 전자제어 디젤엔진의 적용으로 연료 분사량과 연료 분사시기를 정밀하게 제어하여 연료소비율과 출력 향상 및 소음과 진동이 감소되었다. 전자제어 디젤엔진 시스템의 성능을 유지하기 위해서는 연료압력을 정밀하게 제어하는 중요한 부품이 연료압력 레귤레이터이며 제어불량이 발생할 경우 연료압력이 정밀하게 제어되지 않아 시동불량, 시동지연, 가속불량, 엔진부조 등 이상 현상이 초래된다. 본 실험에서는 연료압력 레귤레이터의 고장에 따른 성능변화를 고찰하기 위하여 연료압력 레귤레이터 제어율에 변화를 주어 연료압력, 회수된 연료유량과 엔진회전수에 미치는 영향을 실험적으로 고찰하였다. 실험결과, 연료압력 레귤레이터의 제어율이 기준에서 4-6% 정도 낮아지면 엔진회전수, 회수되는 연료유량의 변화가 크게 나타났으며 이 때 이상현상이 발생함을 확인하였다. 또한 이를 통하여 연료압력 레귤레이터의 고장 유무을 판단할 수 있다.
GIS 예방진단 시스템을 현장에 적용할 경우 예상치 못한 노이즈와 전기외란으로 예측 일치율에 저하가 발생한다. 본 논문에서는 각 현장에 설치된 온라인 GIS예방진단 시스템의 기록정보를 받아들여 새롭게 학습을 시킴으로써 현장 적응형 진단을 구축할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 현장의 각종 노이즈 패턴도 학습시킴으로써 진단엔진의 성능향상을 도모한다.
본 연구에서는 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 가스 터빈 엔진의 결함 진단을 시도하였다. SVM은 벡터 공간에서 임의의 비선형 경계인 Hyperplane을 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 수학적으로 최적의 해를 찾을 수 있다고 알려져 있다. 이러한 이진 분류용 SVM을 다층으로 결합하여 가스 터빈의 결함을 정량적으로 판단해 내는 방법을 제안하였으며 기존의 Multi Layer Perceptron(MLP)보다 빠르고 신뢰성 있는 진단 결과를 보여주었음을 확인하였다.
터보프롭 엔진의 성능진단을 위한 선형 GPA(Gas Path Analysis) 및 비선형 GPA 프로그램을 개발하고 최적 계측 변수 선정을 위한 해석을 수행하였다. 엔진의 손상은 압축기 오염과 압축기 터빈 및 동력터빈의 부식이 동시에 발생하는 경우를 가정하였다. 먼저 비선형 GPA에서 반복기법에 대한 영향을 알아보기 위해 독립변수의 저하량을 등간격으로 나누어 반복 해석한 경우와 Newton-Raphson법을 이용하여 해석한 경우를 선형 GPA 해석 결과와 비교하였다. 해석 결과 비선형 GPA의 성능은 반복기법에 의해 많은 영향을 받음을 알 수 있었다. 다음 계측변수 수에 대한 영향을 알아보기 위해 계측변수를 6개, 8개, 10개로 달리하여 각각 선형 GPA 기법과 비선형 GPA 기법을 이용하여 해석을 수행한 후 RMS 오차를 비교하였다. 해석 결과 계측변수가 많으면 보다 정확한 진단 결과를 얻을 수 있으나 계측변수를 잘 선정한다면 보다 적은 계측변수로도 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 비선형 GPA 기법을 이용한 경우의 RMS 오차가 선형 GPA 기법을 이용한 경우보다 적어 비선형 GPA 기법의 유용성을 알 수 있었다.
항공기용 가스터빈엔진에 사용되고 있는 전자식 엔진제어장치는 연료 절약 및 성능 향상을 목적으로 개발되어, 최근에는 엔진의 신뢰성 향상을 위한 고장진단 기능을 갖춘 전자동디지털식 엔진제어장치로 발전하였다. 이와 같은 기술의 발전으로 과거와는 다른 새로운 개념의 엔진제어장치에 대한 인증기술 개발의 필요성이 증대되고 있다. 전자식 엔진제어장치에 대한 설계 및 인증에서 고려되어야 하는 사항으로 전원 공급, 입력 데이터, 고장 모드, 소프트웨어 확인 및 검증, 그리고 낙뢰의 영향 등을 들 수 있다. 본 연구에서는 전자식 엔진제어장치에 대한 설계 고려사항과 인증 기법을 분석하였고, 이를 바탕으로 국내 감항기술기준의 관련 요구조건을 정립할 수 있도록 하였다.
액체추진 로켓 분야에서 비연소 혼합시험(cold flow mixing test)은 로켓엔진의 성능을 예측하고 인젝터와 관련된 문제의 진단에 도움을 줄 수 있는 자료를 확보할 수 있는 수단이 된다. 비연소 혼합시험이 실제 연소시험을 대신할 수 있는 신뢰성 있는 자료를 제공할 수는 없지만, 인젝터의 최적형상을 설계하기 위해서 실시해야할 고 비용의 연소시험에 대한 횟수를 줄일 수 있는 보조시험으로서의 역할을 할 수 있다. 혼합시험 성능이 우수한 인젝터가 수력학적인 혼합성능을 능가하는 연소반응에 의해서 실제 연소시험에서는 성능이 저하되는 경우도 있을 수 있으나 대부분의 경우에는 비연소 혼합시험에서 좋은 성능을 나타내는 인젝터는 실제 연소시험에서도 좋은 성능을 나타낸다. 일반적으로 비연소시험과 연소시험 사이의 상관 관계를 정확히 정립하기 위해서는 많은 상관 관계 변수의 적용 및 충분한 혼합시험 자료가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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