본 논문에서는 환경 요인에 영향을 받아 평균이동이 발생하는 진동 파라메터에 대한 진단 방법을 연구하였다. 양산라인에서는 측정 시점에 따라 변화되는 환경요인에 대응되어 측정된 진동 파라메터의 평균이 변화될 수 있다. 이러한 경우 기존에 널리 사용되는 고정된 관리한계선을 사용하는 진단 기법을 사용할 경우 시간이 흐름에 따라 오분류가 발생한다. 이 한계점을 극복하기 위해 저자들은 회귀분석을 활용해 평균 변화의 주요 원인이 되는 환경요인간의 함수관계를 규명하고, 이를 평균이동의 예측에 활용해 각 진단 시점별로 경계 상한과 하한을 유연하게 변경하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 적용 과정에서 필요한 모수의 설정 시 레퍼런스 데이터 평가를 통해 합리적인 모수를 추정하는 것이 가능하고, 환경이 변화되는 각 시점에서 데이터에 대해 유연한 진단을 보장한다. H사의 디젤엔진 생산라인의 엔진 진동 검사 데이터를 활용하여 본 논문의 방법론에 대한 검증을 실시하였으며 만족스러운 결과를 도출하였다.
본 연구에서는 계측 데이터의 성능 추이를 분석하여 엔진의 기계적 결함 여부를 탐지하기 위한 퍼지 경향감시 방법을 제안하였다. 경향감시 방법은 연료유량, 배기가스 온도, 로터회전수, 진동수와 같은 중요 엔진 파라미터를 모니터링하여 시간에 따른 변화를 분석하여 엔진 상태를 진단하는 것이다. 선형회귀분석을 통해 엔진 상태 변화를 수식화하고 퍼지 로직을 통해 진단 결과를 분석하여 예측되는 손상 원인을 제시한다.
본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.
본 연구에서는 항공기용 가스터빈 엔진의 운용에 있어 실시간 결함 진단을 위해 유전 알고리즘을 사용하였다. 탈 설계 영역에서 성능 저하를 고려한 가스터빈 엔진의 구성요소는 압축기, 가스발생기 터빈, 동력 터빈이다. 지상정지 상태인 설계점에 비해 고도, 비행 마하수, 연료유량에 대한 탈 설계 진단의 경우 학습 데이터는 약 200배 이상으로 증가하였으며, 요구 수렴도를 만족시키기 위해 방대한 학습시간이 요구된다. 탈 설계 영역에서 단일결함에 관한 진단오차를 만족시키고 학습시간을 단축시키기 위해 최적분할을 사용하였고 그 결과, 오차범위 5% 이내로 진단됨을 확인하였다.
오늘날 대부분의 자동차는 전자제어를 통하여 엔진의 상태를 제어하여 최적의 성능을 얻을 수 있도록 하고 있다. 본 연구는 캔통신을 이용하여 자동차의 엔진의 정보를 운전자에게 실시간으로 화면에 표시하여 고장진단과 최적의 자동차 상태를 유지하는 장치를 개발하였다. 이 시스템은 엔진에서 발생되는 정보를 OBD2 소켓을 통하여 엔진의 흡배기온도, 현재 배터리 전압, 타이어 공기압, RPM, DPF 포집량, 토크, 마력 등의 정보를 실시간으로 운전자에게 표시하여 운전자가 차량의 상태를 즉시 확인이 가능하다. 타이어의 공기압을 측정하여 화면에 표시하여 안전운행에 도움을 줄 수 있으며, 자신의 취향에 맞도록 변속타이밍을 설정할 수 있는 모드를 제공한다. 특히 디젤엔진 자동차의 경우 매연으로 인한 문제는 자동차 성능과 환경오염에 악영향을 미칠 수 있으므로 시스템 화면에 DPF 포집량을 표시하여 환경오염 방지와 효율적인 자동차 관리를 할 수 있도록 시스템을 개발하였다.
국내에서 최초로 개발된 기본훈련기 KT-1의 추진기관인 터보프롭 엔진(PT6A-62)을 위한 정상상태 성능모사 덴 진단 프로그램을 개발하였다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 해석 결과를 엔진 제작사에서 제공한 성능 데이터 및 가스터빈 엔진의 성능 모사 프로그램으로 잘 알려진 GASTURB와 비교하였다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 해석 결과를 엔진 제작사에서 제공한 성능 데이터 및 가스터빈 엔진의 성능 모사 프로그램으로 잘 알려진 GASTURB와 비교하였다. 개발된 프로그램의 유용성을 검증하기 위해 다양한 고도, 비행마하수, 부분부하에서의 성능을 해석하였다. GPA(Gas Pess Analysis) 방법은 엔진의 성능 저하를 구성품 효율의 저하와 공기유량의 변화량으로 나타내는 방법이다. 오염, 부식, 침식과 같은 물리적 손상을 탐지하기 위한 최적의 계측변수 선정을 위해 GPA 방법은 유용하다. 본 연구에서는 최적의 계측변수를 선정하기 위해 2가지 방법을 이용하였다 하나는 독립변수의 수를 다르게 하여 계측기 수가 진단에 미치는 영향을 알아보았으며 다음 종속변수의 종류가 미치는 영향을 살펴보았다. 해석 결과에 따르면 압축기 입구 온도 및 압력, 압축기 터빈 입구 온도 및 압력, 동력 터빈 입구의 온도 및 압력과 축마력, 연료유량 등을 측정하여 진단에 이용하는 것이 가장 오차가 적었다.
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.
We consider a problem of application of analytical redundancy to engine synchronization process of spark ignition engines, which is critical to timing for every ECU process including ignition and injection. The engine synchronization process we consider here is performed using the pulse signal obtained by the revolution of crankshaft trigger wheel (CTW) coupled to crank shaft. We propose a discrete-time linear model for the signal, for which we construct FDI (Fault Detection & Isolation) system consisting residual generator and threshold based on linear observer.
선형 및 비선형 GPA 기법을 이용한 가스터빈 엔진의 성능예측 및 진단을 연구하고 전형적 산업용 가스터빈 엔진인 TB5000에 적용하여 최적의 계측변수를 정의하였다. 선형 GPA는 가스가 지나가는 구성품의 계측가능한 온도, 압력, 연료유량, 로터 회전수 등과 같은 종속변수와 효율, 유량과 같은 측정불가능한 독립변수의 관계 방정식을 열역학 법칙, 연속방정식, 질량 및 에너지 보존법칙, 구성품 성능곡선 등으로부터 유도하는 것이며 비선형 GPA는 독립변수와 종속변수의 비선형 관계를 충분히 고려하기 위해 선형 GPA를 반복적으로 적용하는 방법이다. 본 연구에서 반복기법은 Newton-Raphson 반복기법을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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