에너지 스펙트럼 기반의 상태기반보전 방법에 관한 연구: 발전소 데이터 응용사례

Abstract

후쿠시마 원전사고, 대규모 블랙아웃 등과 같은 사고의 발생은 이제 더 이상 드문 일이 아니다. 이러한 크고 작은 사고로 인해 발생하는 인명 및 재산 피해는 가늠 할 수 없을 만큼 막대하다. 그래서 이를 방지하기 위한 공정모니터링과 고장 예측방법의 개발에 대한 중요성이 대두되고 있다. 기존에 고장 예측방법으로는 시간기반보전(TBM) 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 시간기반보전(TBM) 방법은 정해진 주기에 따라 보전을 하는 방법으로 몇 가지 제약을 가지고 있다. 본 논문에서는 고장 예측방법으로 모니터링을 통해 수집된 제품의 열화 정도를 통해서 의사결정을 하는 상태기반보전(CBM) 방법에 관한 연구를 실시하였다. 원 신호에서는 찾을 수 없는 특징을 추출하기 위해 웨이블릿 변환을 적용하여 계수를 구하고, 이 계수들을 이용하여 웨이블릿 에너지 스펙트럼 분석을 실시하였다. 또한 linear profile의 특성을 갖을 때 기울기와 절편을 동시에 고려한 T^2차트를 구축하기 위하여 웨이블릿 에너지 스펙트럼 분석을 통해 얻어진 각 구간의 기울기와 절편을 적용하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 기울기와 절편을 동시에 고려한 T^2차트와 기존 T^2차트의 실험결과를 비교했을 때 본 논문에서 제안한 기울기와 절편을 동시에 고려한 T^2차트가 고장 예측 결과 더 향상됨을 확인하였다.