현재 가전제품의 개발방향은 고효율화, 다기능화와 더불어 환경문제를 고려하는 방향으로 진행되고 있다. 환경문제로는 여러가지가 거론되고 있는데 제품의 소음에 대한 문제도 이제는 성능의 관점에서와 더불어 환경의 문제로도 인식되어야 한다고 생각한다. 특히 고속의 팬종류가 사용되는 가전제품에 있어서 저소음 성능은 판매력에 직접영향을 미치는 중요 판매전략으로 대두되고 있는 상황이다. 진공청소기는 가전제품중에서 매우 시끄러운 제품중에 속한다. 그 이유는 모타가 분당 30,000회 이상의 고속회전을 하면서 축에 연결되어 잇는 임펠러를 회전시켜 공기를 흡입, 배출시키는 일련의 작동을 하면서 여러가지 진동 및 유체소음을 일으키기 때문이다. 팬모타에서 발생한 소음과 진동은 여러가지 복잡한 전달경로를 거쳐서 외부로 전달되어진다. 따라서 청소기의 전체적인 소음을 감소시키기 위한 대책으로는 크게 두가지 방법으로 나누어 생각해 볼 수 있는데, 그 첫번째가 주된 소음원인 팬모타의 소음특성을 개선하는 방법이고 다른 하나는 팬모타로부터 발생된 소음이 밖으로 전달되는 경로를 적절하게 차단하는 방법으로서 청소기 내부에서 여러가지 방법을 사용하여 소음을 저감시키는 방법이다. 본 연구에서는 첫번째 방법인 팬모타의 소음을 감소시키는 대책들에 대하여 중점적으로 기술하려고 한다. 그 이유는 청소기 내부의 구조개선을 통하여 소음을 저감시키는 방법은 그동안 많이 실시되어 실험결과들이 축적되어 있는 반면 그 방법의 실시에는 구조적인 문제점 등 한계가 있기 때문에 더욱 조용한 청소기를 개발하기 위하여는 주된 소음원인 팬모타의 소음을 낮추어야 할 필요가 절실하게 요구되고 있기 때문이다.래그(drag) 토크의 영향과 치타음 저감을 위한 개선된 클러치 특성을 제시하였다. 클러치는 동력을 전달 또는 차단하는 기능 뿐만 아니라 엔진이나 변속기에서 발생하는 소음이나 진동을 저감시키는 기능을 가지고 있다. 따라서 엔진 공회전시에 발생하는 치타음(rattle noise)이나 비틀림 진동을 저감시키는 방법으로는 여러가지가 있으나 클러치 디스크(clutch disc)의 비틀림 기구의 설계 인자들을 적절히 조절함으로써 변속기의 인풋기어에 전달되는 비틀림 진동을 저감시키는 방법이 일반적으로 수행되어지고 있다. 본 연구는 4 실린더 4 싸이클 1.5L 엔진을 장착한 경승용차의 실차실험을 통해 공회전시 엔진 플라이휘일과 인풋기어에서의 회전수 변동을 측정하고, 이 실험 데이타를 기초로 하여 엔진 토크 및 변속기에서의 드래그 토크를 계산하여 엔진-변속기 인풋기어의 반한정계 2자유도 진동모델과 비틀림 특성을 가진 클러치 디스크의 프리댐퍼 영역에 대해 시뮬레이션을 수행하여 클러치 비틀림 기구의 설계인자인 비틀림 강성, 히스테리시스 토크에 따른 비틀림 진동 저감 효과를 연구하고자 한다.성을 확인하였다. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile where
항공기 추진시스템에 있어 내구성과 신뢰성을 향상하고 운용비용 절감을 위한 상태감시 및 진단 시스템의 개발 및 적용이 일반화되고 있다. 특히, 높은 고도에서 장시간 운용되는 추진시스템의 손상이나 성능저하에 대한 사전 대처를 위한 상태감시 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 LabVIEW를 이용하여 PT6A-67 터보프롭 엔진의 GUI기반 온라인 상태감시 프로그램을 제안하였다. 제안된 온라인 상태감시 프로그램은 기준엔진 성능시뮬레이션 프로그램과 온라인 통신을 통한 실제 엔진계측 데이터의 비교를 통한 추진시스템의 경향을 감시할 수 있는 상태감시 프로그램을 연구 및 개발하였다.
최근 항공기용 터보팬엔진의 국내 독자 개발 증가에 따라 연료 효율, 엔진 성능과 신뢰성 향상을 위한 실시간 고장진단 기능을 갖춘 FADEC(전자식통합엔진제어장치)의 소프트웨어 개발 필요성이 대두되고 있다. 엔진 제어에 관한 알고리즘은 고도화되고 복잡해짐에 따라 모델기반 개발 방식을 사용해 소프트웨어를 제작하는 추세이다. 본 논문에서는 하드웨어와 모델기반 개발 소프트웨어를 연결시킬 FADEC(전자식통합엔진제어장치)의 미들웨어 아키텍처를 소개한다. 항공기용 터보팬엔진의 높은 신뢰성과 안전성을 고려하여 DO-178C[1] 국제감항인증 가이드라인에 따라 설계했다.
본 논문은 선박 감시 시스템에서 수집된 데이터를 통계적 분석을 통해 고장유무를 진단할 수 있는 통계적 방법 기반의 고장진단시스템을 제안한다. 이를 위해 선박엔진데이터를 연소계통, 열교환계통, 그리고 전동기 및 펌프계통으로 분류하고 이들 데이터 간 상관계수를 분석하여 고장진단을 위해 필요한 전문가지식기반의 진단테이블을 도출한다. 고장진단성능을 테스트하기 위해 실제 운항데이터에 고장의 원인이 될 수 있는 외란을 삽입하여 고장유무를 판단하며 이를 사용자편의의 인터페이스로 제공하기 위해 VC++로 고장진단시스템을 구현한다.
모델기반 FDI 과정에서 모델오차와 센서잡음은 피할 수 없으므로 견실성은 모델기반 FDI에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 선형모델 오차 및 신호잡음으로 인하여 고장진단 과정에서 발생하는 결함판단 오류들을 비선형 NARX (Nonlinear Auto Regressive eXogenous) 모델과 칼만추정기를 적용하여 개선하는 방법을 제안하였다. 최종 고장판단은 퍼지로직을 이용하여 발생하는 오차의 추이에 대한 확률로 결정하여 순간적인 신호잡음에 강인하도록 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여 운용 환경조건에서 엔진제어기의 고장허용에 따른 성능을 확인하였다.
항공기 추진시스템에 있어 내구성과 신뢰성을 향상과 운용비용 절감을 위한 상태감시 및 진단 시스템의 개발 및 적용이 일반화되고 있다. 특히 40,000ft 이상의 고고도에서 장시간 운용되는 무인항공기를 신뢰성 있게 운용하기 위해서는 열악한 환경에서 작동되는 추진시스템의 손상이나 성능저하에 대한 사전 대처를 위한 상태감시 시스템이 필수적으로 요구된다. 이에 본 연구에서는 MATLAB/SIMULINK를 이용하여 온라인 상태감시 프로그램을 제안하였다. 입력 모듈에서 현 개발단계에서는 실제 엔진 계측신호가 유용하지 않아 이를 모사하였다. 제안된 온라인 상태감시 모니터링 프로그램은 적용 가능성을 확인하기 위해 실제 터보프롭 엔진에 적용하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권7호
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pp.929-935
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2014
본 논문에서는 선내 제어실 및 Web에서 고속의 선박엔진성능분석용 압력 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자 한다. 이 시스템은 압력센서, 다채널 A/D 변환기가 내장된 감시모듈, TCP/IP 및 무선 인터넷 통신시스템으로 구성되고, 저가형이면서 국산화 개발에 목표를 둔 것이다. 기존 국산 제품은 가장 먼저 폭발하는 실린더의 피스톤이 상사점(TDC, Top dead center)에 도달하는 순간에 그 실린더의 압력을 측정하고, 이어서 실린더 개수만큼 등분된 회전 각도가 지난 시점마다 차례대로 다음 실린더의 압력을 수동으로 측정하는 방식이고, 제안된 방식은 각 엔진마다 압력센서를 설치하고 이를 감시모듈에서 실시간으로 계측한 후 통신에 의해 현장 제어실 PC나 Web 상에서 실시간 모니터링이 되도록 구현한다. 제안한 방식을 이용하면 최초에 폭발하는 TDC 점뿐만 아니라 나머지 실린더의 TDC 점을 실시간으로 정확히 계측하는 것이 가능하고, 각 TDC에 동기 되는 각 실린더 내의 압력 측정이 가능하여 선박엔진성능분석의 정밀도를 높일 수 있다. 또한, 실린더의 최대압력(Pmax)과 TDC 편차 및 연소상태와 같은 엔진의 다양한 진단에 사용될 수 있다.
본 논문에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하기 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. 신경망을 이용한 시스템은 비선형성이 과도한 데이터를 학습할 때 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 분류 정확률이 낮아질 수 있다. 이러한 위험성을 보안하기 위해 SVM에 의한 ANN의 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였다. 이것은 SVM을 이용하여 결함 위치를 판별 한 후 신경망이 선택적으로 학습을 하는 방법으로 학습 데이터의 비선형성을 줄여 분류 정확률을 높이기 때문에 신경망을 단독으로 사용할 때보다 개선된 성능을 보여주었다.
가스터빈 엔진의 건전성 관리기술은 엔진의 개발과 병행하여 60년간 지속적으로 발전한 분야로써 시스템 성능관측 및 유지보수 차원에서 매우 중요하게 다루어져왔다. 이 기술은 진보된 측정기술, 전자공학 및 소프트웨어 기술 그리고 신뢰성 있는 모델 개발과 같은 다양한 기술을 기반으로 하고 있으며, 각 분야의 기술적 발전에 힘입어 상용화 되었다. 본 논문에서는 선진국에서의 과거 건전성 관리기술 발전 역사를 되짚어 보고, 어떠한 연구로 현재까지 이어져 왔으며, 향후 어떻게 발전해 갈 것인지 살펴보았다. 마지막으로 국내의 연구동향을 살펴보고 선진국 대비 현재의 우리의 현황을 비교 분석함으로써, 관련 기술을 실용화 하고 체계화하기 위한 연구방향에 대해 제안하였다.
본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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