• 제목/요약/키워드: 예지 진단

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수배전설비 진단 및 보수점검

  • 신화영;이규복
    • 전기기술인
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    • 제265권9호
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    • pp.22-29
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    • 2004
  • 최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.

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에너지산업 분야에의 고장진단 및 예지기술 적용 사례

  • 윤병동
    • 기계저널
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    • 제53권7호
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    • pp.44-52
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    • 2013
  • 이 글에서는 고장진단 및 예지기술(PHM: Prognostics and Health Management)의 에너지산업 분야 적용 사례를 상세히 소개하고, PHM기술의 접목을 통한 에너지산업에의 기여와 예상되는 기술적 어려움, 그리고 향후 연구방향을 제시하고자 한다.

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수배전설비 진단 및 보수점검

  • 신화영;이규복
    • 전기기술인
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    • 제267권11호
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    • pp.30-34
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    • 2004
  • 최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.

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건식 진공펌프의 상태진단을 위한 PMS 프로그램 개발

  • 정완섭;임종연;남승환;김학승;노명근
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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    • pp.106.2-106.2
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    • 2013
  • 본 논문은 반도체 및 평판 디스플레이 생산공정에서 가동되고 있는 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지 보수를 위한 pump monitoring system (PMS)의 제품화에 필요한 프로그램의 개발 내용을 소개한다. 본 연구에서 소개하는 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지보수기법은 PCT 특허 2 건으로 이미 등록된 내용이며, 본 논문은 이들 기법의 실제 구현에서 직면하는 기술적 문제점과 극복 방안을 제시한다. 본 논문에서는 현재 반도체 공정에 사용되고 있는 건식 진공펌프들로부터 측정하는 다중 상태변수들의 조사 결과를 소개한다. 이들 상태변수 측정치들이 갖는 개략적 특성을 통계적 분포함수로 분석한 결과를 우선 보인다. 특히 펌프 구동모터들의 소비 전류신호는 두 평균값에 대한 분포 즉 두 종의 분포함수를, 그리고 온도, purge gas 유량, 배기구 압력 등은 정상적 평균값에 대한 한나의 분포를 보였다. 따라서 구동모터들의 소비전류의 분포 즉 두 상하 수준('low and high' current level)에 따라 batch data를 구분하는 방법의 개발이 필요하였다. 본 연구에서는 step 함수형 eigenvector를 적용하여 소비전류 신호의 상하수준 천이 영역과 방향을 동시에 인식할 수 있는 기법을 개발 적용하였으며, 3300회의 배출가스 부하에 변화에 대한 천이 영역과 방향을 인식에 하나의 실패도 보이지 않음을 확인하였다. 기존의 측정 상태변수에는 회전기계류의 정밀 상태진단 및 예지보수에 핵심적인 기계진동 측정용 진동센서를 포함하고 있지 않은 기술적 문제점이 발견되었다. 기존 진동센서들의 높은 가격 뿐 아니라 진동센서의 출력신호를 저/중/고역 주파수 대역의 실효치로 환산하는 기술적 한계 때문에 진공펌프 상태진단에 아직 사용하고 있지 않고 있다. 본 연구에서는 진동선서 비용의 저감화 방안뿐 아니라 로터 회전 대역(250Hz 이하 저주파 영역), 베어링 진동 대역(250 Hz~2.5 kHz의 중간 주파수 영역), 그리고 기어 진동 대역(2.5 kHz~10 kHz 주파수 영역)별 실효치를 실 시간 측정할 수 있는 진동측정 모듈의 제품화 모델을 개발하였다. 개발 제품의 성능 뿐 아니라 현장 시험결과를 소개한다. 마지막으로 본 연구팀이 개발한 PCT 특허 2 건에 포함된 건식 진공펌프들의 정밀 상태진단 및 예지보수기법에 대한 현장 시험결과를 간략히 소개한다.

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자가용발전설비의 고장진단

  • 대한전기협회
    • 전기저널
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    • 7호통권127호
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    • pp.96-99
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    • 1987
  • 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.

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전기설비의 고장진단

  • 한국전력기술인협회
    • 전기기술인
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    • 제174권2호
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    • pp.10-17
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    • 1997
  • 전기설비를 운전, 관리하는 전기기술자는 설비가 안전한지 항상 마음을 쓰게 될 것이다. 전기설비를 장기간 안전하게 사용하는 것을 바람직한 일이지만 최근 그런 경향이 강해져, 과거에 시행했던 사후보전을 넘어서 예지보전의 요망이 점차 높아가고 있다. 이와 같은 전기설비의 예지보전을 목표로 고장진단기술에 관한 근본적인 고찰과 그 응용기술을 전기기술자에게 제공, 활용토록 하기 위하여 그 내용을 연재한다.

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인공지능을 이용한 공학시스템 상태진단 및 예지

  • 윤병동;황태완;조수호;이동기;나규민
    • 기계저널
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    • 제57권3호
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    • pp.38-41
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    • 2017
  • 이 글에서는 인공지능을 이용한 공학시스템 고장진단 및 예지기술(PHM: Prognostics and Health Management)의 개념을 소개하고, 실제 적용 사례를 제시한다.

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Smart형 PMS를 이용한 진공펌프 상태진단 기술 개발 연구

  • 강상백;강민정;유재경;임종연;정완섭
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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    • pp.222-222
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    • 2012
  • 최근 반도체 시장의 300 mm/450 mm wafer 급 이상의 첨단공정에서는 진공 펌프의 대용량화 및 에너지 절감을 위한 저소비 전력화 요구와 함께 공정 중 진공 펌프의 성능저하 및 이상 징후 발생 감지 혹은 예지 요구 및 예지 보수 기술이 높아지고 있는 추세이다. 이에 현재 경험에 의존하던 진공 펌프의 predictive and preventative maintenance (PPM) 주기 설정 기술이 매우 필요함을 알 수 있다. 본 연구에서는 지식경제부에서 지원하는 산업원천기술개발사업에 참여기관으로 수행하면서 한국표준과학연구원에서 주관기관으로 진행하는 스마트형 진공 배기 진단 제어 시스템 개발 과제를 통해 (유)우성진공에서 자체 개발하는 저진공 펌프에 적용 예정중인 smart형 PMS에 대해 소개하고자 한다. 진공 환경을 조성하는 핵심장치인 진공 펌프 상태는 진공 공정 환경 조성에 가장 주요한 변수이므로 이에 따른 상태 진단 기술은 진공 공정 제어 정밀도와 공정 신뢰성 확보에 필수적이며, (유)우성진공에서 자체 개발하는 드라이펌프 및 스크류펌프 등 저진공 펌프의 정밀한 실시간 상태진단을 통해 예지 보수 기술 및 신뢰성을 확보하고자 한다.

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소음·진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템 (Deep-Learning based PHM Embedded System Using Noise·Vibration)

  • 이세훈;신보배;김예지;김지성
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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    • pp.9-10
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    • 2017
  • 본 논문에서 소음, 진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기계로부터 취득된 소리와 진동을 바탕으로 학습한 DNN모델을 통해 실시간으로 기계 고장을 진단한다. 딥러닝 기술을 사용하여 학습에 따라 적용대상이 변경될 수 있도록 함으로써 특정 기계에 종속적이지 않고 가변적으로 다양한 기계에 대해 고장 예지 및 건전성 관리를 제공하도록 설계하였으며, 이를 증명하기 위해 액추에이터를 환풍기로 설정하여 정상상태와 4가지 비정상상태의 5가지상태를 학습하여 실험한 결과 93%의 정확도를 얻었다.

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