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2013-1 졸업작품 유도전동기 고장진단 임베디드시스템
작성자	관**	작성일	2014-05-19	조회수	1930
1. 작품명 국문 : 유도전동기 고장진단 임베디드시스템 영문 : Motor Fault Detection Embedded System 2. 작품개요 본 작품은 유도전동기로부터 취득한 음향 및 진동 신호를 이용하여 결함 분류를 위한 특징을 추출하고 , 이를 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM) 을 이용하여 그 결함 유형을 분류하는 시스템이다 . 3. 개발 배경 및 목적 3-1. 개발 목적 산업현장의 자동화로 인해 유도전동기의 활용범위가 확대되어져 왔다 . 로봇 시스템 등의 특별한 용도의 전동기와는 달리 일반적인 성능이 요구되는 산업현장의 설비에서 간단한 구조와 기계적 견고함을 갖춘 유도 전동기는 전체 계통에 대한 동력을 공급하는 경우가 대부분이다 . 이 경우 유도전동기의 고장은 유도전동기 자체의 문제뿐만 아니라 계통 전체의 치명적인 고장으로 인한 경제적 손실을 발생시킬 수 있으므로 이를 미리 검출하고 진단하는 방법이 필수적이다 . 고장을 일으켰을 때 발생하는 음성신호를 임베디드 시스템을 통하여 진단하여 산업현장에서 전동기의 고장으로 인한 경제적 손실을 막기 위한 시스템을 말한다 . 3-2. 중요성과 필요성 - 국가산업이 발전함에 따라 자동화 설비의 기능이 다양화되고 지능화되면서 장비운전의 안정성과 신뢰성 확보가 대단히 중요함 - 최신의 발전설비들은 대형화 , 첨단화 및 고속운전 등으로 인하여 한 번의 고장으로 야기되는 제품의 손상과 경제적 손실이 막대하기 때문에 발전 설비의 정지 없이 운전 중에 기기들의 운전 상태를 감시하고 고장을 진단하는 기술개발의 필요성이 필수적으로 요청됨 - 더불어 발전 설비의 운전과 유지관리 측면에서 작업환경과 근무형태 ( 야간 , 휴일근무 ) 에 따라 기술자의 확보가 어려워지고 있으며 , 고도의 기술력을 갖춘 기술자의 고령화로 인한 전문 인력의 감소가 현실적으로 문제시됨 - 따라서 발전 설비의 유지 , 관리측면에서 예지보전기술의 발전이 더욱 필요한 시기임 3-3. 기존 국내외 연구 내용 SVM 은 첫째 , 명료한 이론적 근거에 기반하고 있다 . 이는 입력으로부터 어떠한 학습 방법을 이용하는가에 대한 직관적인 해석을 제공해 준다 . 즉 , 간단하고 명료한 알고리즘을 통하여 , 학습을 성공적으로 수행하는 데 영향을 미치는 요소들을 규명할 수 있다 . 둘째 , 실제 응용 문제에서 높은 인식 성능을 나타낸다 . 그러나 실제 응용에서는 신경망과 같이 보다 복잡한 구조의 패턴 Classifier 를 요구한다 . SVM 기법은 이런 Classifier 를 이용하여 입력 공간의 비선형적인 높은 차수를 Feature Space 에서 선형적으로 투영하여 해석할 수 있도록 하며 , 각 Feature 사이의 최적의 경계 ( 최적분리면 ) 를 제시한다 . 이러한 특성으로 인해 SVM 은 비선형 패턴 인식 문제 , 함수 회귀문제 , Human-Computer Interaction(HCI), 데이터마이닝 , Web Mining, 컴퓨터 비전 , 인공지능 , 예측 , 의학진단 등의 분야에서 크게 활용될 것으로 보여 , 최근 매우 활발하게 연구가 진행되고 있다 . 현재까지 알려진 연구 결과로는 Polynomial Machine, Radial BasisFunction Machine 그리고 Two-layer Network Machine 등의 세 가지 형태의 Kernel 함수를 사용하고 있다 . 그러나 패턴인식의 응용범위가 다양화됨에 따라 , 이러한 제한된 방법으로는 많은 한계를 보이고 있다 . 특히 , 문자 인식과 얼굴인식 및 음성인식 등의 응용문제에 효율적인 모델의 개발이 시급하다 . 본 연구실에서는 , 이러한 제한점을 보완하는 일반화된 ( 의료진단 정보 , 화상정보 등에 활용가능한 ) SVM 모델을 연구하고 있다 . 또한 SVM 은 2 차 최적화문제 (Quadratic Optimization) 를 풀어야 하는 과정을 포함하고 있는데 , 패턴인식의 효율성과 정확성을 위하여 높은 차원의 feature 공간으로의 변환이 요구되고 있어 이에 따른 최적화 해법의 개발이 시급하다 . 기존에 잘 알려진 비선형 최적화기법 ( 예 , Quasi-Newton 방법 , Conjugate Gradient 방법 ) 은 이러한 높은 차원의 Hilbert 공간에서의 최적화문제를 해결하기에는 적합하지가 않다 . 따라서 , 본 연구실에서는 새로운 Kernel 을 이용한 SVM 모델 개발과 함께 , 보다 안정적 (Stable) 인 고차원 (High-Dimensional) 2 차 최적화 해법을 연구하고 있다 . 또한 침입방지시스템의 탐지 패턴을 SVM 을 이용하여 진성경보만을 처리하는 기법으로 실험결과 기존 침입방지시스템과 비교하여 , 약 20% 개선된 성능 결과를 보였으며 , 제안한 침입방지시스템 기법을 통하여 오탐지를 최소화하고 새로운 변종 공격에 대해서도 효과적으로 탐지 가능함을 보였다 . 6. 향후 연구와 기대효과 ▶ 중소기업에 대한 이미지 제고효과 - USN 기반 발전설비 고장예측 시스템 개발을 통해 참여기업의 기술경쟁력을 강화 . - USN 기반 실시간 고장예측 시스템은 참여기업에 기술이전을 통하여 상품화 될 수 있으며 , 관련 산업기술발전에 기여 . - 시제품을 제작하여 국내의 마케팅을 활성화함으로써 참여기업에 대한 이미지 제고 ▶ 기술적 측면 - 본 프로젝트는 임베디드 하드웨어 / 소프트웨어 , USN, 디지털 신호처리 등의 여러 학문 분야의 기술 결합으로 융합 기술분야 발전에 기여도가 높음 . - 고신뢰성 고장예측기법의 개발로 인한 파급효과는 발전 설비 뿐만 아니라 다른 설비에 대한 고장예측기법을 개발하는 기반이 됨 . - 데이터 송수신을 위한 통신기법이나 하드웨어 및 소프트웨어 기술 등은 현장의 감시 및 고장예측을 위한 하드웨어 구축에 충분히 이용될 수 있음 . - IT 기술을 접목한 실시간 예지보전 시스템 개발로 발전설비정비의 최적화 방안 도출에 기여 . - 발전설비의 운전 상태에서 정상 / 비정상을 판별함으로서 예지보전이 가능하여 발전 설비의 수명이 연장되고 운용 효율이 증대 . ▶ 경제 ? 산업적 측면 - 고장예측에 관한 기술개발을 통해 관련 산업분야의 수입대체 효과가 증대 . - 발전설비 , 건설장비 등에 실시간 고장예측 시스템을 패키지화하여 상품의 부가가치를 향상시키고 다른 제품과의 차별화를 이룰 수 있음 . - USN 기반의 실시간 고장예측 시스템은 산업체 기술 이전을 통하여 상품화될 수 있으며 , 산업체에 기술이전 되면 관련 산업의 기술 발전이 크게 향상할 것 . - 임베디드 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 통하여 국내에서 절대적으로 부족한 임베디드 시스템분야의 하드웨어 / 소프트웨어 전문 인력을 양성하여 해당 산업분야에 큰 기여가 기대 .

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