원전 회전기기의 지능형 결함 진단을 위한 Z-SCORE법 기반의 특징 파라미터 추출

• 영문명: Feature Parameter Extraction based on the Z-SCORE Method for Intelligent Fault Diagnosis of Rotating Machinery in Nuclear Power Plant
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 정래혁 이병곤 Jeoung, Rae Hyuck Lee, Byung Kon
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』12권3호, 33~40쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.06.30

국문 초록

최근 산업 발전에 따라 회전기기에 대한 수요 증가와 더불어 사고 발생률도 크게 높아졌으며, 이들 문제에 대한 해결 방안으로 지능형 결함 진단이 대두되었다. 이에 본 논문에서는 회전기기 부품들 중 손상 발생 빈도수가 높은 회전체를 대상으로 진단 알고리즘에 입력되는 특징 파라미터들을 제시하였다. 이를 위해서, 원자력발전소의 펌프 고장 이력 자료로부터 대표적 결함 유형 9가지를 선정하였고, 현장 신호 확보의 어려움으로 모사 실험을 수행하였다. 특징적인 결함 신호 패턴을 정량화시키기 위해 가속도 신호로부터 총 84개의 통계 파라미터를 계산하였고, Z-SCORE법을 이용하여 통계 파라미터들 각각의 결함 식별 능력을 평가하였다. 그리고 서포트벡터머신을 이용한 결함 분류 상태 확인을 통해 RAW-P7, RAW-P8, RAW-P4, WT2-NNL, WT2-EE 파라미터들이 회전체 진단에 우수한 특징 파라미터임을 제안하였다.

영문 초록

Recently, uses of rotating machinery have been increased sharply and failure occurrence also was significantly increased along with the industrial development. To solve these problems, intelligent fault diagnosis was tried. In this paper, feature parameters for the rotor with high frequency of failure occurrence, which are used as algorithm input, were suggested. To do this, 9 fault types from pump historical failure data of nuclear power plants were selected and simulation testing was performed. Total 84 statistical parameters were calculated to quantify fault signal pattern from the acceleration signal and fault discrimination capability for each parameter was evaluated by using the Z-SCORE method. Finally, RAW-P7, RAW-P8, RAW-P4, WT2-NNL, WT2-EE through verification of fault classification status using the SVM were proposed as the superior parameters for intelligent fault diagnosis of rotor.

키워드

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