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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이용복
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 과학기술연합대학원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
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회전 기기의 고장은 시스템 전체의 성능 저하를 일으킬 뿐만 아니라 엄청난 손실을 일으킬 수 있다. 따라서 고장을 진단하는 회전 기기의 상태 진단 기술은 많은 산업분야에서 활발하게 적용되고 있다. 최근 4차 산업혁명에 따른 데이터 수집 및 분석 방법이 발전하면서 기계학습이 적용 된 회전 기기 상태 진단 기술이 활발하게 연구되고 있다.
이 논문에서는 회전하는 유체 기기에서 과도한 진동을 일으키는 오일 휩 현상을 기계학습 방법을 사용하여 정상상태, 오일 휩 초기상태, 오일 휩 상태를 분류하고 진단한다.
오일 휩 현상은 저널 베어링에서 일어나는 유체역학적 힘에 의해 큰 진동을 일으켜 시스템에 결함을 내는 현상이며, 발전 시스템에서 흔하게 일어나는 결함 원인이다.
오일 휩 현상과 오일 휩 초기현상을 진단하기 위하여 기계학습 알고리즘은 이미지 분류 방법에 널리 쓰이고 있는 합성곱 신경망을 사용하였으며, 신경망의 입력 데이터로는 정상상태, 오일 휩 초기상태, 오일 휩 상태의 특성을 잘 나타내는 궤도이미지를 사용하였다.
궤도 이미지를 사용하여 각 현상에 대해 합성곱 신경망을 사용하여 분류 해본 결과 전체적으로 높은 정확도와 신뢰성을 가진 모델을 통해 성공적으로 분류 될 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 회전하는 유체 기기에서 과도한 진동을 일으키는 오일 휩 현상을 기계학습 방법을 사용하여 정상상태, 오일 휩 초기상태, 오일 휩 상태를 분류하고 진단한다.
오일 휩 현상은 저널 베어링에서 일어나는 유체역학적 힘에 의해 큰 진동을 일으켜 시스템에 결함을 내는 현상이며, 발전 시스템에서 흔하게 일어나는 결함 원인이다.
오일 휩 현상과 오일 휩 초기현상을 진단하기 위하여 기계학습 알고리즘은 이미지 분류 방법에 널리 쓰이고 있는 합성곱 신경망을 사용하였으며, 신경망의 입력 데이터로는 정상상태, 오일 휩 초기상태, 오일 휩 상태의 특성을 잘 나타내는 궤도이미지를 사용하였다.
궤도 이미지를 사용하여 각 현상에 대해 합성곱 신경망을 사용하여 분류 해본 결과 전체적으로 높은 정확도와 신뢰성을 가진 모델을 통해 성공적으로 분류 될 수 있음을 확인하였다.
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