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이승주,최현준,문건혁,김영석 한국산학기술학회 2024 한국산학기술학회논문지 Vol.25 No.6
플랜트 시설의 건전성을 예지하고 진단하기 위한 디지털 트윈 기술의 활용은 매우 중요하다. 본 논문에서는 플랜트 시설의 디지털 트윈 구현을 목표로, 미래형 교통 시스템인 하이퍼튜브의 핵심설비인 진공펌프를 대상으로 디지털 트윈 플랫폼을 설계하고 구축하였다. 진공펌프는 하이퍼튜브 시스템의 연속적인 운영을 보장하는 데 필수적이며, 그 고장이나 성능 저하는 시스템의 작동 중단을 초래할 수 있기 때문에 디지털 트윈을 활용한 모니터링과 예지 보수는 필수적이다. 새롭게 구축한 디지털 트윈 플랫폼에서는 방대한 SCADA 데이터를 VBA로 전처리하여 메모리 사용량을 28.17% 줄였다. 또한, LSTM, SSM, FPM 등의 머신러닝 모듈을 활용해 시계열 데이터를 분석하여 RMSE는 0.1001, MAPE는 0.1120의 평가 점수를 얻었다. 현장의 실시간 데이터와 시뮬레이션 데이터를 RMS, Kurtosis 값과 별도의 위험도 복합 지표를 활용해 통합 분석함으로써, 진공펌프와 같은 핵심 설비의 문제를 신속하게 진단하여 실시간 모니터링 및 예지보전이 가능해져 디지털 트윈 플랫폼의 유효성과 효율성 및 사용자의 장치관리 편리성을 개선할 것으로 기대된다. The use of digital twin technology to anticipate and diagnose the integrity of plant facilities is pivotal. This paper concentrates on implementing digital twins for plant facilities and crafting a digital twin platform tailored to the core equipment of the future transportation system, particularly the vacuum pump of a hypertube. The vacuum pump is indispensable for the uninterrupted operation of a hypertube, underscoring the necessity of monitoring and predictive maintenance utilizing digital twins to avert system downtime stemming from pump failure or performance degradation. In the newly established digital twin platform, a 28.17% reduction in memory usage was achieved by preprocessing extensive SCADA data using VBA. Furthermore, the application of machine learning modules, such as LSTM, SSM, and FPM, for analyzing time-series data yielded an RMSE of 0.1001 and MAPE of 0.1120. Integrated analysis of real-time field data and simulation data, combined with risk composite indicators, such as the RMS and Kurtosis values, enabled the rapid diagnosis of core equipment issues, such as the vacuum pump, enhancing the real-time monitoring and predictive maintenance effectiveness, efficiency, and user convenience for digital twin platform users.