Maintenance
보전의 목적 : 안전하고 경제적으로 운전될 수 있는 조건으로 장비를 유지
1. 비용 검토와 관련된 문제의 인식
- 효율 감소로부터 증가하는 경제적 손실 vs 유효 보수비용으로 인한 경제적 손실
2. Safety risk
- 사전보전조치에 의한 안전에 대한 위험 요소 회피 필요
- 고장상태의 예측방법론 필요성 대두
3. 휴지기간비용, 수리비용
- 이익이 최대가 되고, 총 비용이 최소가 되도록 하는 보전방법 선택
- overhaul(재생 수리)에 대한 보전비용이 고려될 필요가 있는지 판단
-> 예방보전을 더 신경쓰는 추세
1. 시간기준보전 (Time Based Maintenance, TBM)
- 장비의 열화에 가장 비례하는 파라미터(생산성, 작동 회수 등)로서 수리주기를 정하고 주기까지 사용 시 무조건 수리함
- 장 : 점검 등의 보전 공수가 적고 고장이 적다
- 단 : over maintenance 가 되어 수리비가 많이 들 수 있다
2. 상태기반보전 (Condition Based Maintenance, CBM)
- 장비 열화상태를 각 측정 데이터와 해석에 따라서 오프라인 혹은 온라인 상태로 파악하며, 열화는 나타내는 값이 미리 정한 열화 기준에 달하면 수리
- 장 : 과잉 유지 관리를 방지할 수 있음
- 단 : 감시 체계 설치에 대한 비용이 들며, 보전 인력이 더 필요할 가능성 있음
(요약하자면, TBM은 시간 간격에 따라 유지 보수, CBM은 모니터링하면서 특정 기준에 달하면 유지 보수하는 방식이다)
-> 예지보전을 많이 사용하려고 하지만, 발전된 센서와 ICT 기반의 의사결정 시스템이 필요하기 때문에 아직 발전이 적다
-> 예지보전의 역할 : 실질적인 시스템의 운용 및 열화 상태에 따라 고장 발생 시점을 사전에 예측하고, 선행보전활동을 수행하는 것을 지향한다.
3. CBM(상태기반보전)의 구체적 추진 방법
- 목적이 무엇인가? (고장 예지? 불량 예지?)
- 유닛 단위인가, 부품 단위인가? (조사하는 단위가 어떻게 되는가?)
- 성능열화상태를 어떻게 파악할 것인가? (시간과 더불어 점증형인가? 일정한가? 감소하는가?)
- 파라미터는 무엇인가? (변위? 속도? 가속도? 등등..)
- 파라미터의 측정 방법은 어떻게 할 것인가?
- 정기적으로 장비를 측정
- 파라미터와 기능 열화간의 상관관계가 존재하는가? (측정 결과를 기반으로 조사)
- 잠정 기준(threshold) 설정
- 현물의 분해 조사 (기준을 벗어난 것에 대해 분해 조사하고 상태 체크)
- 상관관계 입증 (데이터를 누적시켜 파라미터-성능 열화 간 상관 관계 입증)
- 경향 관리 시스템 구축
4. PHM(건전성 예측 관리 기법)
- 고장을 미연에 방지시키기 위한 패러다임
- CBM과 함께 사용하면 계획정비 빈도 감소, 고장 최소화, 갑작스러운 고장 방지를 기대할 수 있음
5. CBM(상태기반보전)
복합시스템 -> 데이터 획득 -> 데이터 처리 -> 상태 감시 -> 건강 평가 -> 예측/자동의사추론 -> 휴먼/컴퓨터
1. 신호 전처리 과정
: 잡음을 제거하고 유의미한 특성을 추출(by 퓨리에/웨이블릿 변환 등)
2. 특징추출 과정
: 웨이블릿 변환을 통해 산출된 계수를 통해 허스트 지수를 추정,
이를 통해 특정 구간에서 신호 데이터의 특징을 대표하며 고장 진단 및 예지를 위한 기초 데이터로서 활용될 수 있음
: 또는 다차원 신호 데이터에서 PCA 주성분분석 방법을 활용해 공분산행렬을 직교 분해함으로써 새로운 변수로 변환하는 방법이 있음 -> 잡음 데이터에 강건하고, 변수간 상관관계를 가지는 문제를 해결할 수 있음. 특징 추출 방법으로 많이 사용됨
3. 이상진단 및 예측 과정
: 신호 데이터->웨이블릿 변환/주성분분석 -> 허스트지수 또는 다차원 특징들로부터 특징 추출, 고장 진단 및 예지할 수 있음.
: 특징이 하나의 변수 -> 단변량관리도
여러 개의 변수 형태 -> 다변량관리도
4. 최적의사결정시스템 구축 과정
: 열화데이터 분석을 통한 설비 고장 시점/신뢰도 예측 결과를 바탕으로
“언제 설비를 어떻게 수리하는 것이 최적인지”를 결정하는 의사결정 알고리즘의 개발이 필요하다.
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