• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제15권2호
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• pp.123-137
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• 2014

The aviation gas turbine is composed of many expensive and highly precise parts and operated in high pressure and temperature gas. When breakdown or performance deterioration occurs due to the hostile environment and component degradation, it severely influences the aircraft operation. Recently to minimize this problem the third generation of predictive maintenance known as condition based maintenance has been developed. This method not only monitors the engine condition and diagnoses the engine faults but also gives proper maintenance advice. Therefore it can maximize the availability and minimize the maintenance cost. The advanced gas turbine health monitoring method is classified into model based diagnosis (such as observers, parity equations, parameter estimation and Gas Path Analysis (GPA)) and soft computing diagnosis (such as expert system, fuzzy logic, Neural Networks (NNs) and Genetic Algorithms (GA)). The overview shows an introduction, advantages, and disadvantages of each advanced engine health monitoring method. In addition, some practical gas turbine health monitoring application examples using the GPA methods and the artificial intelligent methods including fuzzy logic, NNs and GA developed by the author are presented.

• 한국추진공학회지
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• 제21권5호
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• pp.108-120
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• 2017

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.