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pp.1043-1053
전기추진 선박의 보급이 확대됨에 따라 추진축계의 정렬 불량, 비틀림 등 기계적 이상상태를 조기에 진단하기 위한 예지보전 (PHM) 기술의 필요성이 커지고 있다. 그러나 실제 운항 선박에서는 안전성과 운항 제약으로 인해 다양한 이상 상태를 의도적으로 재현하 기 어렵고, 이에 따른 학습·검증용 진동 데이터 확보에도 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 50kW급 전기추진 육 상 시험 시스템(Land‑Based Test System, LBTS)을 기반으로 전기추진 선박 추진축계의 비틀림 정렬 불량을 모사할 수 있는 실험 장치를 설계·구현하였다. LBTS는 SRPM(Synchronous Reluctance assisted Permanent Magnet)형 모터/발전기, AFE(Active Front End) 및 DC/DC 컨버터, 리 튬인산철 에너지저장장치(ESS)로 구성되며, PTO 모터를 슬라이딩 베이스에 장착하여 축 중심을 ±20mm 범위에서 조정할 수 있도록 제작 하였다(ESS 및 DC/DC 컨버터는 향후 추가적인 운전 조건 모사를 위해 탑재되었으며, 본 실험에서는 미사용). 이를 통해 정상 상태(0mm) 와 두 단계의 비틀림 상태(2mm, 4mm)를 설정한 후, 2,000rpm에서 3축 가속도계와 OROS사의 진동 분석기를 이용해 다채널 가속도 데이터 를 계측하고 FFT 분석을 수행하였다. 실험 결과, 비틀림이 증가할수록 진폭 및 주파수 성분의 변화 패턴이 관찰되었다. 본 연구에서 구축 한 0/2/4 mm 라벨링 진동 데이터셋과 LBTS 실험 환경은 향후 향후 1D/2D CNN 기반 PHM 알고리즘의 학습·검증에 활용될 수 있으며, 상태 분류 성능(Accuracy, Macro-F1)을 기준으로 오분류율 목표를 설정하여 정량 평가를 수행할 예정이다.
As the global adoption of electric-propulsion ships grows, so does the requirement for prognostics and health management (PHM) technologies that can diagnose shaft misalignment, torsional deformation, and other mechanical faults early in propulsion shaft systems. However, on ships under actual operation, intentionally reproducing various fault conditions is difficult owing to safety and operational constraints; these factors ultimately limit the acquisition of practical vibration data for training and validation. To address the aforementioned issue, this study designs and implements an experimental rig based on a 50-kW electric-propulsion land-based test system (LBTS) capable of emulating the torsional misalignment of the propulsion shaft line of an electric-propulsion ship. The LBTS comprises synchronous reluctance permanent magnet-type motor/generator sets, active frontend and DC/DC converters, and a lithium iron phosphate energy storage system (ESS). Moreover, the power take-off motor is mounted on a sliding base such that the shaft center can be adjusted within a range of ±20 mm (notably, although the ESS and DC/DC converter have been installed to enable additional operating-condition emulation in future studies, they have not been leveraged in the experiments reported herein). Three shaft conditions —namely, a healthy (0 mm) state and two torsionally misaligned (2 mm and 4 mm) states—were tested, and multichannel acceleration data were acquired at 2,000 RPM using tri-axial accelerometers and an OROS vibration analyzer for subsequent fast Fourier transform analyses. The experimental results show that as the torsional misalignment increases, characteristic changes in the vibration amplitude and frequency components become evident. Ultimately, the labeled vibration dataset (0/2/4 mm) and LBTS experimental environment established herein can be leveraged subsequently to train and validate one-/two-dimensional convolutional neural network-based PHM algorithms, and quantitative evaluation will be performed in the future by defining target misclassification rates on the basis of state-classification metrics (accuracy and macro-F1).
Abstract
1. 서 론
2. 시스템 개발 개요
3. 실험장치 설계 및 구성
3.1 시험 축계 및 비틀림 조절 장치
3.2 가속도 센서 설치 및 채널 구성
3.3 모터 운전 조건 및 시험 절차
4. 신호 계측 및 신호처리
4.1 데이터 수집 및 전처리
4.2 FFT 분석
5. 실험 결과 및 고찰
5.1 정상상태와 비틀림 상태 결과
5.2 결과 비교 및 해석
6. 결 론
Acknowledgment
References
