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이중화된 진동 정보 판별 기법과 고장 파형 분류를 이용한 선박 엔진의 고장 감지 KCI 등재

Defect Detection of Ship Engine using duplicated checking of vibration-data-distinction Method and Classification of fault-wave

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/261245
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Journal of Korean Navigation and Port Reserch (한국항해항만학회지)
한국항해항만학회 (Korean Institute of Navigation and Port Research)
초록

현재 진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동 정보 적용 대상을 선박으로 정하고, 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중화된 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 적분을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 넓이를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 판별은 약 98% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형 감별에서는 약 72% 정확성을 가졌다.

Recently, there have been some researches in the equipment fault detection based on shock and vibration information. Most research of them is based on shock and vibration monitoring to determine the equipment fault or not. Different with engine fault detection based on shock and vibration information we focus on detection of engine for boat and system control. First, it use the duplicated-checking method for shock and vibration information to determine the engine fault or not. If there is a fault happened, we use the integral to determine the error engine shock wave width and detect the fault area. On the other hand, we use the engine trend analysis and standard of safety engine to implement the shock and vibration information database. Our simulation results show that the probability of engine fault determination is 98% and the probability of engine fault detection is 72%

저자
  • 이양민 | Lee, Yang-Min
  • 이광용 | Lee, Kwang-Young
  • 배승현 | Bae, Seung-Hyun
  • 신일식 | Shin, Il-Sik
  • 장휘 | Jang, Hwi
  • 이재기 | Lee, Jae-Kee