원자력 발전소
회전기기 다중 결함 검출 시스템
회전기기 주요 부품의 복합고장 예측진단을 위해 신호처리, 특징선택, 실시간 클러스터링 분석, 딥러닝 기반 인공지능 알고리즘, 잔여수명 예측 모델을 활용한 회전기기 다중결함 검출 시스템 입니다.
보유기술
- 결함 성분 추출 기술
- 운전 속도에 적응적인 상태 모니터링 기술
- 유전알고리즘 기반의 특징선택 기술
- 건전성 지표 트랜드 추출 기술
- 특징공간을 이용한 고장진단 기술
- 유/무선 통신기반 다채널 데이터 수집 및 진단 장치
- 웹/모바일 기반 상태 모니터링 프로그램
- 베어링, 기어, 펌프, 축 결함 모사 테스트베드
산업용 회전기기
회전기기 예측진단 알고리즘
회전기기 복합고장 감시 및 진단 프로그램
- 대상 기술 & 제품 개요
- 회전기기 다중결함 검출 알고리즘
- 보유기술
개요
알고리즘
회전기기
진동,음향방출,변위,전류센서
데이터 수집 장치
게이트웨이
데이터베이스
진동, 음향방출, 변위, 전류 신호
- 전처리 (Preprocessing)
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적응적 잡음제거 알고리즘을 실시한 후 결함 성분 추출 알고리즘을 도출합니다.
- 진단 (Diagnosis)
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특징추출한 후, 유전 알고리즘 기반 특징을 선택 후 인공지능 기반결함을 검출합니다.
- 잔여수명 예측
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진단 후, 잔여수명을 예측합니다.
- 시각화 (Visualization)
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워터폴 (Waterfall)
- 시각화 (Visualization)
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특징 공간
- 시각화 (Visualization)
-
특징 공간
보유기술 (1)
결과
결함 성분 추출 기술
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- 신호는 노이즈, 결함주파수 등 다양한 주파수 성분을 포함하고 있음
- 신호에서 결함주파수 성분이 많이 포함된 주파수 대역을 평가하여 추출함으로써 고장 검출성능을 향상시킴
보유기술 (2)
결과
운전속도 변화에 적응적인 상태 모니터링 기술
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- 운전속도에 따라 결함주파수를 계산하고 스펙트럼을 이미지로 변환함
- 변환 이미지에서 관찰되는 결함 별 패턴을 통해 운전속도변화에 무관한 결함 진단이 가능함
보유기술 (3)
결과
유전알고리즘 기반 특징선택 기술
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- 기존PCA
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- 유전알고리즘
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- 기존에 주로 사용되는 PCA는 모든 특징들을 사용하므로 진단 성능에 악영향을 주는 특징들로 인해 진단성능을 감소시킴
- 클래스간 변별성과 클래스 내 밀도가 높은 특징들을 선택하여 고장진단 성능을 향상시킴
보유기술 (4)
결과
건전성 지표(열화) 트랜드 추출 기술
-
- 기존에 주로 사용되는 PCA는 모든 특징들을 사용하므로 진단 성능에 악영향을 주는 특징들로 인해 진단성능을 감소시킴
- 클래스간 변별성과 클래스 내 밀도가 높은 특징들을 선택하여 고장진단 성능을 향상시킴
보유기술 (5)
결과
특징공간을 이용한 고장진단 기술 (축 정렬불량 예시)
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- 축의 정렬이 정상일 경우 정상 상태로 진단됨
- 축이 정렬불량일 경우 특징이 정렬불량 영역으로 이동하며 심각할수록 특징들이 정렬불량 영역으로 가까이 이동함
보유기술 (6)
결과
유/무선 통신기반 고장진단 장치
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- 무선통신 기반 음향방출 신호 수집 장치
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- 무선통신 기반 산업설비 고장진단장치
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- 유/무선 통신이 가능한 데이터 수집장치 및 진단장치 제작 기술을 보유함
- 2채널, 4채널, 16채널의 채널 개수를 지원하는 장치이며 진동, 음향방출, 변위 센서와 호환 가능함
보유기술 (7)
결과
웹기반 회전기기 모니터링 프로그램
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- 본 사의 데이터 수집 및 진단 장치와 호환하여 실시간 모니터링을 지원하는 웹기반 회전기기 모니터링 프로그램을 지원함
- 베어링, 기어, 축 등 다양한 회전기기 결함을 실시간으로 모니터링할 수 있음
보유기술 (8)
결과
다양한 회전기기 테스트베드 보유
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- 베어링, 기어, 축 등 다양한 회전기기 테스트베드를 보유하고 있으며 각 테스트베드는 부하, 온도, 회전속도 등의 제어가 가능하므로 산업현장과
유사한 환경에서 결함 발생 상황을 모사할 수 있음
- 베어링, 기어, 축 등 다양한 회전기기 테스트베드를 보유하고 있으며 각 테스트베드는 부하, 온도, 회전속도 등의 제어가 가능하므로 산업현장과