PCA를 이용한 신호기반 고장 진단 알고리즘

Abstract

회전 기기는 다양한 분야에서 필수적으로 사용되는 구성품이며 고장이 발생하게 되면 경제적인 손실뿐만 아니라 인명적 피해도 수반하게 된다. 하지만 회전 기기의 고장에 대비하기 위하여 이중 시스템을 사용하거나 주기적인 점검은 비효율적이므로 회전 기기의 고장을 진단하고 점검시기를 예측하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 회전 기기의 진동 신호를 주파수 영역의 신호로 변환한 뒤 ANSPD/PCA를 이용하여 데이터를 분석하였다. 회전 기기의 프로펠러 질량 불평형하게 만들어 고장 상황을 재현 하였고 정상 상태 PCA결과와 고장 상태의 PCA결과를 비교하여 고장을 진단하였다. RPM별 데이터의 표준편차에 따라 적응 임계값을 이용하여 진단의 오류를 개선하였다.