서울대 윤병동 교수 연구팀, 스마트 팩토리를 위한 회전체 상태진단 기술 개발

최근 공장에서 안전사고가 많이 일어나 물적 피해뿐만 아니라 인명피해까지 발생하여 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 이런 안전사고를 줄이고 공정효율을 높여주기 위하여 산업 전반에 걸쳐 스마트 팩토리가 도입되고 있다. 그 중에서도 스마트 팩토리의 핵심기술인 시스템 고장 예측진단 기술 개발에 대한 수요가 점차 증가하고 있다.

이에 서울대학교 윤병동 교수 연구팀은 한국전력연구원(KEPRI)과 공동으로 스마트 팩토리에 필수적인 회전체 시스템의 상태진단 기술을 개발하였다. 기존에는 시스템의 상태를 감시하는데에 초첨이 맞추어져 있었다면, 본 기술은 실시간으로 시스템의 다양한 상태를 자동으로 진단할 수 있어 유지보수 측면에서 실질적인 도움이 될 것으로 예상이 된다. 특히 회전체의 진동신호에서 유의미한 특징인자를 평가해 줄 수 있는 지표인 Probability of Separation (PoS*)를 개발하여, 최적의 분류능력을 갖춘 특징인자의 기준을 제시하였다. 또한 비접촉변위센서의 특성을 이용하여 추가적으로 센서를 부착하지 않아도 모든 방향에서 신호를 재생성할 수 있는 기술을 개발하여 진단 성능을 향상시켰다. 개발된 회전체 상태진단 기술은 현재 건설되고 있는 1,000MW 신보령 화력발전소에 적용될 예정이다.

* 본 연구 내용은 International Journal of Precision Engineering and Manufacturing (IJPEM) 10월호에 게재되었다.