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잠재변수기법을 이용한 회전기계의 상태진단 및 예지보수 시스템 개발
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 이수갑 | - |
| dc.contributor.author | 이규호 | - |
| dc.date.accessioned | 2017-07-13T06:17:26Z | - |
| dc.date.available | 2017-07-13T06:17:26Z | - |
| dc.date.issued | 2015-02 | - |
| dc.identifier.other | 000000024903 | - |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/118423 | - |
| dc.description | 학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2015. 2. 이수갑. | - |
| dc.description.abstract | 산업의 많은 부분이 자동화되면서 전체 시스템의 유지를 위한 상태진단의 필요성은 점점 더 증가하는 추세이다. 특히 회전 기계는 대부분의 시스템에서 핵심적인 역할을 하고 있으므로 회전기계의 상태진단 및 예지보수는 전체시스템의 모니터링의 핵심이라 할 수 있다. 일례로 반도체 생산 공정 시스템에 들어가는 진공배기 시스템은 반도체 제조 중 화학공정에 필요한 진공환경을 제공하며 공정 후 불순물 및 잔여화합물을 제거하는 역할을 하므로 생산품의 품질 유지 및 향상을 위해 핵심적인 역할을 한다.
진공배기 시스템은 여러 개의 센서로부터 변수를 기록하기 때문에 다변수상태진단 기법을 사용해야 하며, 매회 공정과정이 다른 비선형특성을 지닌다. 따라서 기존의 상태진단 기법을 바로 적용할 수 없고, 개선된 비선형 다중변수 상태진단 기법이 필요하다. 본 연구에서는 상태변수들의 통계적 특성을 이용하여 Adaptive Parameter Modeling(APM) 기법을 통해 데이터를 선형화 하였다. 이렇게 선형화 된 다변수 데이터의 물리적 특성을, Self-Organizing Map(SOM) 기법을 이용하여 파악하였다. 그리고 중요도가 높은 인자를 선별하여 다중주성분분석기법(Multivariate Principle Component Analysis, MPCA)을 통해 Hotellings T2라는 하나의 상태 값으로 나타내었다. 이 상태값을 이용하여 보고자 하는 시스템의 상태를 정량적으로 파악하고, 이상발생 기준을 제시하며, 이상발생시 이상발생 요인을 추적할 수 있음을 확인하였다. | - |
| dc.description.tableofcontents | 목 차
초 록 i 목 차 ii 그림목차 iv 기호 및 약어 설명 vii 1. Introduction 1 1.1. Diagnosis and Predictive Maintenance 1 1.2. Monitoring for the Rotating Machinery 3 1.3. Previous Study and Current Research Efforts 4 1.4. Scope of Present study 7 2. 최근 연구와 이론적 배경 9 2.1. General Concept of the Condition Monitoring 9 2.1.1. 상태진단 레벨의 도입 11 2.1.2. 상태변수 14 2.1.3. 잠재변수기법 16 2.2. 상태변수의 측정 (Level 0) 19 2.2.1. 측정장치 및 측정방법 19 2.2.2. 측정된 변수의 통계적 특성 22 2.3. 적응형 인자 모델 기법 (Level 1) 27 2.3.1. 도입배경 27 2.3.2. 적응형 인자 모델(APM) 34 2.3.3. 적응형 인자 모델(APM)을 이용한 배치 구성 43 2.4. 다중 주성분 분석 (Level 2) 45 2.4.1. 주성분 분석 (PCA) 기법 45 2.4.2. 정상동작구간과 상태진단구간 48 2.4.3. Hotelling`s T2 and Q Statistics 50 2.5. 이상발생 판단과 이상발생 요인분석 (Level 3) 51 2.5.1. 이상발생 판단 51 2.5.2. 이상발생 요인분석 54 3. 중요 인자 선별 기법 56 3.1. 물리적 고찰의 필요성 56 3.2. 자기조직화지도 (SOM) 59 3.2.1. 자기조직화 지도의 기원과 개념 59 3.2.2. 자기조직화 지도의 적용 원리 61 3.3. 목적함수의 설정 64 3.3.1. 배기속도 66 3.3.2. 배기속도지표 (PSI) 68 3.3.3. 배기속도지표의 측정 70 3.4. SOM 적용 결과 74 3.4.1. 적용할 데이터 74 3.4.2. Gas-Loaded State data 적용 결과 77 3.4.3. Idle state data 적용 결과 82 3.4.4. SOM 결과 분석 87 4. 상태진단 결과 및 검토 89 4.1. 주성분 결과 분석 90 4.1.1. APM기법을 이용한 CASE I 결과 분석 90 4.1.2. APM기법을 이용한 CASE II 결과 분석 94 4.2. 상태값 T2와 Q 결과 분석 99 4.3. 주요인자를 이용한 상태진단 결과 108 5. 결론 114 참고문헌 116 Abstract 120 | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.format.extent | 3289382 bytes | - |
| dc.format.medium | application/pdf | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
| dc.subject | 상태진단 | - |
| dc.subject | 자기조직화지도 | - |
| dc.subject | 적응형인자 모델링 | - |
| dc.subject | 주성분 분석 | - |
| dc.subject.ddc | 621 | - |
| dc.title | 잠재변수기법을 이용한 회전기계의 상태진단 및 예지보수 시스템 개발 | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.description.degree | Doctor | - |
| dc.citation.pages | vii,121 | - |
| dc.contributor.affiliation | 공과대학 기계항공공학부 | - |
| dc.date.awarded | 2015-02 | - |
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