소형 항공기의 신호기반 엔진 고장진단 알고리즘 연구

Abstract

항공기는 사람의 탑승여부에 따라 유인기와 무인기로 나눌 수 있으며 이때, 상대적으로 무인기보다 유인기의 경우, 안전성과 신뢰성이 가장 중요한 요소가 된다. 실제로 2009년에 조사된 보고서 에서는 동력장치 및 프로펠러 고장에 의한 사고 비율과 치명적인 사고 비율이 모두 높은 것으로 나타났다. 따라서 엔진의 구조 건전성을 예측하여 항공기의 사고 예방을 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 항공기 실험에 드는 큰 비용과 위험성을 피하고자 동적 상사성을 만족하는 모형 항공기 엔진을 이용하여 고장을 모사하고 실험을 진행하였다. 알고리즘은 수집한 신호를 ANPSD로 진동을 분석하고 ANPSD의 중요 정보 추출 하는 PCA, 고장 검출 및 분리 시의 오류를 최소화 하는 GC로 구성되었다. 이와 같이 엔진실험 장치와 알고리즘을 제안 하였으며, 엔진의 프로펠러 불 평형 고장을 검증 하였다.| This paper presents a fault diagnosis algorithm of Engine of small fixed-wing aircraft to reduce maintenance cost or to improve repair efficiency by estimation of fault occurrence or part replacement periods. The proposed fault diagnosis algorithm consists of ANPSD(Averaged Normalized Power Spectral Density), PCA (Principle Component Analysis), and GC (Geometric Classifier). ANPSD is used for frequency-domain vibration testing. PCA has advantage to extract compressed information from ANPSD. GC has advantage to minimize errors of the fault detection and isolation. The algorithm was verified by the accelerometer measurements of the scaled normal and faulty engine and the test results show that the algorithm is suitable for the detection and isolation of the control surface faults. This paper also proposes solutions for some kind of implementation problems.; This paper presents a fault diagnosis algorithm of Engine of small fixed-wing aircraft to reduce maintenance cost or to improve repair efficiency by estimation of fault occurrence or part replacement periods. The proposed fault diagnosis algorithm consists of ANPSD(Averaged Normalized Power Spectral Density), PCA (Principle Component Analysis), and GC (Geometric Classifier). ANPSD is used for frequency-domain vibration testing. PCA has advantage to extract compressed information from ANPSD. GC has advantage to minimize errors of the fault detection and isolation. The algorithm was verified by the accelerometer measurements of the scaled normal and faulty engine and the test results show that the algorithm is suitable for the detection and isolation of the control surface faults. This paper also proposes solutions for some kind of implementation problems.