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신호 처리 기반 확률 과정 적용을 통한 생산설비의 공구 상태 진단 및 모니터링
임문원,배석주 한국품질경영학회 2021 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2021 No.-
일반적으로 제조 산업에서는 제품을 생산하기 위하여, 생산 공정을 가동하여 공정 별로 의도된 작업을 수행하는 생산 설비를 운용한다. 이 때, 공정에서는 생산률을 향상시키기 위하여 지속적으로 설비를 운용하지만, 설비가 지속적으로 사용되는 경우 설비에 투입되는 장비 및 공구의 열화가 이루어진다. 최근에는 스마트 팩도리 기술이 발전함에 따라, 설비 상태를 실시간으로 진단하는 수단으로 통계적 방법론이 활용된다. 일반적으로 설비로부터 계측되는 신호, 이미지 등의 계측 데이터를 대상으로 설비의 현재 상태를 나타내는 통계량을 산출하고, 이를 기반으로 이상 탐지 및 교체 또는 수리가 필요한 시기를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 공정 운용에 따른 생산설비 공구 이미지 데이터를 기반으로 공구의 상태를 진단하고 모니터링하기 위한 방법론을 제안한다. 구체적으로 신호 처리 기법을 적용하여 이미지를 효율적으로 연산하기 위한 전처리를 수행하고, 시공간적으로 변화하는 특성을 모사하기 위하여 확률과정인 Spatio-temporal process를 모형화한다. 이후, 적합된 모델을 기반으로 공구의 상태를 진단하기 위한 모니터링 프로세스가 구축된다. 자동차 생산 공정에서 사용되는 드릴 공구 이미지 데이터에 제안된 방법론을 적용한 결과, 본 연구를 통하여 시간변화에 따른 공간적인 열화를 모사할 수 있으며, 모형을 기반으로 이상을 탐지하기 위한 상태 기반 보전 또한 효과적으로 수행됨을 확인하였다.
열화 데이터 기반 경로 생성 기법을 활용한 부품 고장 시점 및 수명 예측
임문원,배석주 한국품질경영학회 2021 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2021 No.-
제품 개발 기간이 단축됨에 따라, 산업에서는 빠른 속도로 신제품을 양산하기 위한 목적으로 단기간의 신뢰성 평가가 지속적으로 요구되고 있다. 이를 수행하기 위하여, 기존 사용조건 대비 제품의 고장이 더욱 빠르게 발현되는 가혹 조건에서 시험을 실시하는 가속열화시험 (Accelerated Degradation Test; ADT)이 개발되었다. ADT를 활용하는 경우, 가속 조건 하에서 제품, 부품의 성능이 열화되는 경향을 측정하여, 이를 기반으로 실제 사용조건에서의 성능 열화량을 추정할 수 있다. 다만, 일반적인 열화 분석 방법론의 경우 가속열화모형에 사용되는 계수들의 변동성을 충분히 고려되지 못한다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 방법으로 데이터 기반 경로 생성기법을 제안한다. 획득된 열화 데이터를 대상으로 열화 모형 적합을 수행한 후, 추정된 모수에 분포를 가정함으로써 열화 계수 간의 관계를 고려한다. 추정된 모수분포를 사용하여 열화경로를 시뮬레이션하여 일정 고장 판정 기준에 도달하는 고장 분포를 추정하고, 이를 기반으로 부품의 수명을 예측한다. 실제 헤드램프 부품의 가속열화시험 데이터에 제안된 방법론을 적용한 결과, 추정된 계수들의 변동성이 모형에 반영되어 실제 부품의 사용조건 수명과 낮은 오차로 수명 추정이 이루어지는 결과를 도출하였다.
풍속계 설비 신호의 이상 탐지를 위한 단일 서포트 벡터 머신 기반 상태 모니터링 알고리즘 구축
임문원,배석주 한국품질경영학회 2020 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2020 No.-
풍속계란 물리적 효과를 이용하여 바람의 속도를 측정하기 위한 기기로, 난류 환경에서 기체의 속도를 측정하는 데에 사용되는 장치이다. 풍속계는 전체 속도 등급, 수평면의 속도 등급 또는 특정 방향의 속도 성분에 대한 측정이 가능하여, 계측된 정보를 사물 인터넷(IoT), 기상관측, 소방방재 분야 등 다양한 산업에서 활용하고 있다. 본 연구에서는 풍속계로부터 계측된 레이블 처리가 되지 않은 신호 데이터를 통하여 풍속계의 비정상적인 패턴을 탐지하기 위한 방법론으로, 단일 클래스 서포트 벡터 머신 기반의 다변량 관리도를 제안한다. 단일 클래스 서포트 벡터 머신을 통하여 정의한 정상군을 대상으로 다변량 관리도를 구축하여, 이상현상 탐지를 통한 고장의 사전 예방이 가능하다는 장점이 존재한다. 제안된 방법론을 풍속계 계측 데이터에 적용하여 상태 모니터링을 수행하는 경우, 풍속계의 실시간 모니터링 및 고장이 발생 이전의 이상현상 탐지가 가능하다는 결과를 도출하였다. 제안된 방법론을 활용하는 경우, 풍속계 센서의 고장 방지 및 측정 데이터의 정확도 향상을 도모할 수 있으며, 장비의 고장 탐지에 소요되는 휴지기간을 감소함으로써 손실 비용을 최소화할 수 있다.
공정 설비의 이상 탐지를 위한 확률 과정 기반 모니터링 체계 구축
임문원,배석주 한국신뢰성학회 2021 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
제조 공정에서는 제품 및 부품의 생산을 위하여 단계 별로 의도된 작업을 수행하기 위하여 장비가 가동된다. 이 때, 일부 설비의 경우, 운용 시간이 증가함에 따라 열화가 이루어져 생산 품질이 저하되고, 수율의 감소를 야기한다. 이를 방지하기 위하여 설비의 상태 정보를 실시간으로 확보하여 진단하기 위한 기법들이 개발되었으며, 최근에는 계측 기술의 발달로 이미지를 기반으로 이상 탐지를 수행하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 시공간적 특성을 고려하는 확률과정인 Spatio-temporal process를 활용한 이미지 기반 상태 모니터링 기법을 제안한다. 시간에 따른 이미지의 공간적인 열화모델을 수립하고, 이를 기반으로 관리 통계량을 산출하여 모니터링을 수행한다. 실제 생산공정에서의 설비 데이터를 적용한 결과, 제안된 방법론이 시간에 따른 공간적 열화 양상을 구체적으로 모사하며, 이를 기반으로 효과적으로 상태 기반 보전이 수행됨을 확인하였다.
임문원,이준희,박기훈,배석주 한국신뢰성학회 2022 신뢰성응용연구 Vol.22 No.4
Purpose: Because transformers are the primary component for the delivery of electric power, failures but also small irregularities can lead to expensive damage. Wear-out failure, in particular, can be minimized using lifetime analysis. This study focuses on the lifetime estimation of transformers and considers multiple failure-modes. In this way, the reliability of aging equipment can be analyzed individually. Methods: We propose a change-point model for the Weibull distribution for multiple failure-modes. By defining the function for a generalized likelihood ratio, the change-point for wear-out failure as well as the parameters for multiple lifetime-distributions can be estimated. Results: The proposed approach is applied to real-life data of electric transformers. As a result of the lifetime analysis, the lifetime distribution, including multiple failure-modes and their cutoff points (in time) can be determined. Conclusion: Using the investigated change-point analysis, both the lifetime and maintenance schedule of transformers with respect to multiple failure-modes can be estimated, and the chance for expensive equipment failure is reduced significantly.