• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.265-267
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• 2022

선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.

• 전기학회논문지
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• 제66권3호
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• pp.500-506
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• 2017

In 2014, ISO 55000s has been enacted and the power plant asset management is becoming a hot issue for all over the world. The asset management system is being developed as a combination of CBM(Condition Based Maintenance) and RCM(Reliability Centered Maintenance). Therefore, the research on the calculation of the failure rate which is the most basic index of RCM is actively carried out. The failure rate calculation has been going on for a long time, and the most widely used probability distribution is the Weibull distribution. In the Weibull distribution, the failure rate function is determined in three types according to the value of the shape parameter. However, the Weibull distribution has a limitation that it is difficult to apply it when the trend of failure rate changes-such as bathtub curves. In this paper, the failure rate is calculated using the mixture Weibull distribution which can appropriately express the change of the shape of the failure rate. Based on these results, we propose the necessity and validity of applying mixture Weibull distribution.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권2호
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• pp.133-142
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• 2023

The large process plant is currently implementing predictive maintenance technology to transition from the traditional Time-Based Maintenance (TBM) approach to the Condition-Based Maintenance (CBM) approach in order to improve equipment maintenance and productivity. The traditional techniques for predictive maintenance involved managing upper/lower thresholds (Set-Point) of equipment signals or identifying anomalies through control charts. Recently, with the development of techniques for big analysis, machine learning-based AAKR (Auto-Associative Kernel Regression) and deep learning-based VAE (Variation Auto-Encoder) techniques are being actively applied for predictive maintenance. However, this predictive maintenance techniques is only effective during steady-state operation of plant equipment, and it is difficult to apply them during start-up and shutdown periods when rises or falls. In addition, unlike processes such as nuclear and thermal power plants, which operate for hundreds of days after a single start-up, because the pumped power plant involves repeated start-ups and shutdowns 4-5 times a day, it is needed the prediction and alarm algorithm suitable for its characteristics. In this study, we aim to propose an approach to apply the optimal predictive alarm algorithm that is suitable for the characteristics of Pumped Storage Power Plant(PSPP) facilities to the system by analyzing the predictive maintenance techniques used in existing nuclear and coal power plants.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.191-201
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• 2016

추계학적 확률과정을 이용하여 경사제 피복재를 예방적으로 유지관리할 수 있는 조건기반모형을 개발하였다. 완전 보수보강 조건에서 가장 경제적으로 보수보강이 수행되어야 하는 최적의 시점을 결정할 수 있는 모형이다. 본 연구에서 개발된 RRP(Renewal Reward Process) 기반 경제성 모형은 이자율을 고려할 수 있을 뿐만 아니라 기존 연구에서 상수로 취급하던 비용을 시간에 따른 확률변수로 고려할 수 있다. 누적피해와 사용한계 그리고 구조물의 중요도를 모두 고려할 수 있는 함수식을 제시하여 ABM(Age-Based Maintenance)을 CBM(Condition-Based Maintenance)으로 쉽게 확장할 수 있게 하였다. 또한 함수식에 포함된 계수들을 수학적으로 산정할 수 있는 방법도 제시하였다. 두 가지 추계학적 확률과정, WP(Wiener Process)와 GP(Gamma Process)를 이용하여 경사제 사석재를 해석하였다. 사용한계, 이자율 그리고 구조물의 중요도에 따라 시간에 따른 기대총비용율을 산정하여 기대총비용율이 최소가 되는 예방적 유지관리의 최적 시점을 쉽게 추정할 수 있었다. 동일한 사용한계에서 이자율이 높을수록 최적시점은 늦어지고 그에 따라 기대총비용율도 낮아졌다. 또한 상대적으로 GP가 WP보다 더 보수적으로 최적시점을 예측하였다. 마지막으로 동일한 조건에서 구조물의 중요도가 높을수록 더 자주 예방적 보수보강을 실시하여야 한다는 것을 알았다.

• 품질경영학회지
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• 제51권1호
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• pp.119-129
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• 2023

Purpose: This study proposes a classification model for implementing condition-based maintenance (CBM) by monitoring the real-time status of a machine using acceleration sensor data collected from a vehicle. Methods: The classification model's performance was improved by applying Fourier transform to convert the acceleration sensor data from the time domain to the frequency domain. Additionally, the Generative Adversarial Network (GAN) algorithm was used to augment images and further enhance the classification model's performance. Results: Experimental results demonstrate that the GAN algorithm can effectively serve as an image augmentation technique to enhance the performance of the classification model. Consequently, the proposed approach yielded a significant improvement in the classification model's accuracy. Conclusion: While this study focused on the effectiveness of the GAN algorithm as an image augmentation method, further research is necessary to compare its performance with other image augmentation techniques. Additionally, it is essential to consider the potential for performance degradation due to class imbalance and conduct follow-up studies to address this issue.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1200-1201
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• 2015

고전압 전력설비 진단은 기기의 열화 상태를 측정하여 이상 사고를 미리 예측하여 방지하는 것을 목적으로 실시한다. 고전압 전력설비의 유지관리 방안은 일정 시간 경과후 보수하는 개념(TBM: Time Based Maintenance) 이후 설비의 상태를 진단하여 유지보수 방안을 결정하는 개념(CBM: Condition Based Maintenance)으로 진보해 감에 따라 전력설비의 상태진단 기술의 중요성은 증대될 전망이다. 고전압 전력설비의 절연진단은 직류시험(절연저항, PI)과 교류시험($tan{\delta}$, PD)이 실시되며 과거 진단 데이터의 추세분석을 통한 정확한 상태진단이 요구되고 있다. 고압 유도 전동기 절연진단 데이터 관리 전산화 모델은 고전압 전력기기(발전기, 변압기, 전동기, 케이블 등)의 절연진단 및 유지보수 이력에 관한 자료들을 저장, 조회 및 검색을 하기 위한 데이터베이스를 구축하고 구축된 데이터를 활용하여 과거 이력조회, 추이분석, 진단 데이터의 분석기법을 통한 전력기기의 상태평가로 합리적인 개 대체 의사결정을 지원한다. 또한, 유입식 변압기의 절연유 가스분석 알고리즘을 전산화 하여 10종 가연성 가스에 따른 Gas Pattern 평가로 고장 원인, 현상 및 조치 등에 대한 출력이 가능한 프로그램의 개발로 고전압 전력설비 진단기술과 IT기술의 융 복합 기술로서 고전압 전력설비의 유지관리 기술을 한 차원 더 진보시킬 것으로 판단된다.

• 한국가스학회지
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• 제11권4호
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• pp.64-72
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• 2007

충수된 지상 탱크 저판부에서 발생하는 AE 신호 특성을 관찰하여 누수 등 손상에 대한 신호를 분석, 평가하였다. EMI 잡음신호를 에너지, 카운트. 지속시간 등과 누적진폭 분포상의 기울기를 비교 분석하여 제거하였다. EMI 신호는 높은 에너지 카운트, 지속시간을 나타내며, 누적 분포상에서 큰 기울기를 갖는 특성을 보였다. 남은 AE 신호의 위치표정과 클러스터 분석을 통해 부식손상의 가능성을 추정할 수 있었으며 총 20개의 클러스터로 에너지는 최대 11,990에서 8,565까지 이벤트는 최대 8에서 5까지 나타났다. 개방에 의한 손상확인을 하지 못했으나 보다 높은 고감도의 센서와 문턱값을 60dB 이상 높여서 평가한 다면 보다 정확한 발생위치 추정이 가능하리라 본다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.127-134
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• 2021

본 연구는 선박용 공기압축기의 상태기반보전 시스템에 필요한 이상치 탐지 알고리즘 적용에 대한 실험적 연구로서 고장모사 실험을 통해 시계열 전류 센서 데이터를 이용한 이상탐지 적용 가능성을 확인하였다. 고장 유형 10개에 대해 실험실 규모의 고장 모사 실험을 수행하여 정상 운전데이터와 고장 데이터를 구축하였다. 실험 결과 구축된 이상탐지 모델은 시계열 데이터의 주기에 변화를 유발하는 이상은 잘 탐지하는 반면 미세한 부하 변동에 대한 탐지 성능은 떨어졌다. 또한 오토인코더를 이용한 시계열 이상탐지 모델은 입력 시퀀스의 길이와 초모수 조정에 따라 이상 탐지 성능이 상이한 것으로 나타났다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.429-434
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• 2016

This paper deals with the characteristics of partial discharge (PD) for the purpose of a condition based maintenance (CBM) of gas insulated switchgears (GIS) in power equipment. Four types of electrode systems such as a protrusion on enclosure (POE), a particle on spacer (POS), a free particle (FP) and a Floating were designed and fabricated. PD pulses were measured using UHF sensor with a frequency range of 300 MHz~1.4 GHz and a DAQ with a sampling rate of 250 MS/s. Discharge inception voltage (DIV), discharge extinction voltage (DEV), and phase resolved partial discharge (PRPD) were analyzed depending on electrode systems. The average DIV in the POS was 28.8 kV. It was about 1.7 times higher than that in the FP, which was the lowest value of 17.2 kV. The FP shuffled and jumped at the applied voltage of 23.5 kV. Over 95% of PD pulses in the POE were generated in the negative polarity ($181^{\circ}{\sim}360^{\circ}$) of applied voltage. The results showed the phase (${\Phi}$)-magnitude (dBm) of PD pulses by UHF sensor, a cluster was formed separately depending on electrode systems.