• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.717-720
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• 2000

베어링을 이용한 회전축은 모든 회전축의 근간을 이루고 있다. 이러한 회전축은 발전기 터어빈, 고정밀 공작기계 등에 많이 응용되고 있다. 그런데 이러한 대규모의 회전축에 이상이 생긴 경우, 이상을 방치하고 계속 사용하게 되면 기계전체의 파손을 가져올 수 있다. 이러한 기계전체의 파손이 일어나지 않도록 미리 이상을 진단할 수 있는 시스템을 구축하면 많은 비용을 절감할 수 있다. 지금까지 여러 종류 로터시스템 여러 종류의 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 통계적으로 처리하는 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 로터시스템을 이용한 베어링 진단 유무에 대한 이상진단을 통계적 패턴인식 이용하여 정상과 비정상 상태를 구분하여 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.871-877
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• 2002

현재 공작기계의 상당부분에서 자동화 및 무인화가 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 대부분의 산업시설들과 기계류에는 회전체 부품들을 가지고 있다. 이들 부품들에서 베어링(Bearing)은 절대적으로 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며, 만일 회전축시스템(Rotor System)에 베어링의심각한 이상은 시스템이 정지되는 사태를 불러일으킬 수도 있다. 따라서 이상에 대한 조기 감지의 역할은 전체 시스템의 향상뿐만 아니라, 비용이나 시간적인 측면에서도 크나큰 이익을 가져다 줄 수 있다. 지금까지 이러한 회전축시스템에 대한 다양한 이상진단을 시도하여 왔으며 앞으로도 많은 종류의 이상진단이 이루어지리라 생각한다. 이런 다양한 형태의 이상진단은 시스템에서 추출되는 데이터를 여러 가지 기법과 추출하는 센서의 특징을 파악하여 이상진단 알고리즘을 수립하는 과정을 망라하게 된다. 특히 이상진단 알고리즘에는 측정된 데이터의 불확실성을 감안한 이론이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 회전축시스템의 베어링에 대한 이상진단을 통계적 기법, Fuzzy Clustering, Neural network과 Neuro-fuzzy를 이용한 기법과의 상호비교를 통해서 여러 종류의 이상을 구분하는 작업수행을 연구하고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.11-26
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• 1996

본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.

• Tribology and Lubricants
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• v.9 no.2
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• pp.9-15
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• 1993

최근 전력공급의 질적인 향상 요청으로 전력 설비의 안정성에 대한 요구가 날로 증대되고 있으며, 특히 변압기의 신뢰성 향상과 사고의 미연방지를 위한 예방 또는 예측진단기술의 중요성이 크게 인식 되고 있는 실정이다. 변압기는 운전중에 각부가 열화등으로 전기, 기계적인 성는이 저하되어 이상이 발생되는 겅우가 있는데, 그 이상을 사전에 검지하여 적절한 조치를 취하지 않으면 중대한 사고를 일으키는 수가 있다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해서는 이상의 징후를 초기단계에 검출하여 이상의 내용을 정확히 파악하고 대책을 수립할 필요가 있다. 이러한 이상유무를 진단하는 많은 방법들이 실용화 되어 있는데, 변압기와 같은 유입기기의 이상진단 방법중 가장 효과적인 보수관리법으로서 유중가스 분석에 의한 방법을 들 수 있으며, 국내외의 여러 전력회상서 채용하여 사고예방에 크게 기여하고 있는 것으로 조사되어 있다. 따라서 본 란에서는 유중 용존가스 분석에 의한 변압기의 일반적인 내부이상 수소가스에 의한 진단법에 대해서 그 진단기술의 이론적 근거와 진단장치의 구성 등을 중심으로 기술하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.04a
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• pp.350-353
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• 1995

본 연구에서는 회전기계의 진동신호를 검출, 신호처리, 이상판별, 이상진단 및 경향 예측을 수행하는 이상진동진단 시스템을 개발하였다. 이 시스템의 특징은 GUI를 지원하고 풀다운 메뉴방식을 통한 일관된 환경을 제공하며, 키보드 사용이 거의 없이 마우스만으로 모든 처리가 가능하다. 또한 각 모듈을 하나의 통합환경 내에서 처리된다. 금후 이상진단부분을 보다 개선하여 정밀진단이 이루어지도록 확장하여 갈 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.04a
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• pp.360-366
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• 1995

국내 발전소에서 사용하고 있는 대형 회전 기계인 터빈의 상태 진단 기능을 높이기 위하여 터빈에서 발생 될 수 있는 이상 진동의 특성을 파악하고 이를 이용하여 이상 진동의 발생 가능성을 확률적으로 출력하는 새로운 알고리즘을 개발하였으며, C-언어로 프로그램하여 이를 검증하였다. 이상과 같이 본 연구에서 제안한 알고리즘을 이용한 자동 진단 시스템을 통하여 각각의 이상 진동에 대한 진단을 수행한 결과 양호한 판정 결과를 보였으며, 터빈 이상 진동에 대한 자동 진단의 가능성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.284-288
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• 1995

최근 애매성이 수반되는 정보를 Zadeh는 멤버쉽함수(membership function)를 이용하여 새로운 정보처리 방식으로서 퍼지이론을 제안하였고, 그후 의료계에서도 퍼지이론을 도입한 진단법들이 제안되었다. 회전기계의 이상진단법으로는 주파수득점법(Point counting method), 퍼지역연산법(Inverse method of fuzzy theory)등이 보고되고 있으며, 저자들도 퍼지이론을 이용하여 구름베어링의 결함진단, 회전기계의 간이 이상진단법등을 보고하였다. 이들은 주로 진동주파수의 스펙트럼 데이터 만을 이용하고 있고, 다른 많은 데이터를 복합적으로 이용할 수 없다. 이 때문에 주로 소규모 문제의 간이진단에서는 효과적이나 진단대상이 복잡하고 대규모로 되면 보다 정확한 원인 추정이 곤란하게 된다. 또한 수치데이터만을 취급할 수 있으므로 진동전문가가 진단에 이용하는 각종의 수치화 될 수 없는 데이터(언어적인 정보)가 취급될 수 없다. 따라서 이들의 진단법은 개략적인 진단은 가능하나 상세한 원인까지는 진단할 수 없는 단점이 있다. 회전기계의 이상판단시 참고가 되는 각종 정보로는 주로 진동진폭의 크기, 진폭과 위상의 변화, 진폭의 변화, 진동파형, 진동벡터의 시간변화 등이 있고, 이들은 수치적으로 표현할 수 있는 계량데이터와 판단의 경계가 불명확한 언어정보(범위데이터)로 나눌 수 있다. 후자는 애매성(fuzziness)을 많이 포함하고 있으며, 엄밀히 측정되는 수치데이터에서도 퍼지성을 가지고 있다. 이러한 언어적인 정보의 애매성을 퍼지추론에서는 [수치적 진리치](numeric truth)와 [언어적 진리치](linguistic truth)의 개념으로 표현하게 되었다. 수치적 진리치는 확실함의 척도를 [0,1] 사이의 수치를 이용하여 표현하고 있으며, 이 수치는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다.

• Journal of KSNVE
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• v.8 no.4
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• pp.749-756
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• 1998

기어에서 충격성 진동 및 소음은 치차의 이상과 연관이 있다. 따라서 충격 진동 및 소리는 기어의 이상 진단에 사용되어 질 수 있다. 또한 이들 충격파를 조기에 정확하게 탐지하여 기어의 이상을 진단하면 완전 파손을 방지할 수 있다. 그러나 주변 소음 및 노이즈 신호 때문에 객관적이 충격파의 탐지가 어렵기 때문에, 본 논문은 이러한 숨겨진 충격 신호를 능동 신호 처리 기법을 이용하여 조기에 찾아내고 이것을 시간-주파수 영역에서 해석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2002.05a
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• pp.413-418
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• 2002

베어링은 산업현장에서 널리 쓰여지는 중요 부품이다. 따라서 이의 결함에 따른 손실을 예방하기 위해서는 이상을 진단하고 검지하는 기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저속회전하므로 노이즈가 많이 포함되어 절상상태의 신호검출이 어려운 저속회전베어링의 외륜이상을 웨이브렛의 Denoising 기법을 적용하여 정량적으로 진단하고 패턴인식법 중의 하나인 KDI(Kullback Discrimination Information)를 적용하여 이상상태의 진단/검지능력을 시험해 보았다. 웨이브랫의 Denoising 기법은 노이즈 캔셀링(Noise canceling)이 능력이 뛰어났고, HDI기법은 저속회전베어링의 정상과 이상의 분류에 뛰어난 검지능력이 있음을 알 수 있었다.(중략)

• Journal of the KSME
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• v.30 no.5
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• pp.450-453
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• 1990

회전축(로터 안 구멍)과 정지부(베어링, 케이싱 등)에 AE 센서를 붙여 이들의 검출신호를 목적 으로 처리하는 것에 의해 회전체 주위의 이상진단을 수행하는 AE 시스템에 대해서 소개하였다. 회전측의 신호검출에는 무선식 전송방식을 이용하는 것이 유효하다고 생각된다. 또한 베어링에 설치한 AE 센서로부터 베어링의 손상진단이 가능하다는 것과 함께 래빙 발생위치도 알아낼 수 있다고 생각된다. 이 글에서는 회전기계의 이상진단에 관하여 극히 일부를 소개하였으나 AE 법을 이용한 각종 응용이 개발되리라고 기대된다.