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인공신경망 기반의 3차원 미세 진동 정량화 기술 연구

Title
인공신경망 기반의 3차원 미세 진동 정량화 기술 연구
Author(s)
하성철
Publication Year
2016
Publisher
한국해양대학교 대학원
URI
http://kmou.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002235420
http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/9957
Abstract
선박 및 발전소 등과 같은 플랜트에서의 가스배관의 길이는 짧게는 수km에서 길게는 수십km에 달한다. 이러한 플랜트 시설이나 높은 곳, 또는 복잡한 배관이 설치되어 있는 곳과 같이 작업자가 접근하기 힘든 곳에서의 가스나 유체배관에 누설이 발생했을 때 감지가 쉽지 않다. 물론, 배관시스템의 요소요소에 설치된 압력센서의 신호로부터 누설되는 곳을 감지할 수는 있지만 압력센서의 역치(threshold)에 도달하지 못하는 미세한 누설이 발생했을 때에는 압력센서의 신호로부터 이를 감지하기란 용이하지 않다. 또한, 배관스스템에 설치된 수많은 밸브와 필터 등과 같은 배관요소의 작동상태에 대해서도 이들에 설치된 센서로부터의 전기적 신호를 이용하여 모니터링 룸(monitoring room)에서 정상작동 여부를 확인할 수 있지만, 전기적 신호가 정상으로 표시될 뿐 밸브의 고착이나 필터의 폐색이 감지되지 않는 경우가 있다. 이러한 경우에는 감지가 힘든 것이 실정이며, 이에 따라는 사고는 플랜트 시스템 전체에 미치는 크고 작은 사고가 발생하게 된다.

한편, 플랜트에는 다양한 설비들이 종합적으로 연계되어 가동되는데 이 설비들을 제어하기 위해서는 공압 또는 유압에어 배관들이 설치되어 있다. 이들 배관들은 직경이 작아 압력센서의 부착이 용이하지 않을 뿐만 아니라, 다양한 설비들로부터의 크고 작은 복합진동을 받게 되므로 장시간 운전에 따른 배관제어 요소들이 정상적으로 구동되지 않는 경우가 있다.

본 연구에서는 가스배관과 같이 유체배관에서의 밸브나 유량계 등 각 요소에서의 작동상태나 누설상태를 비접촉식 속도측정법인 3차원 PTV(Particle Tracking Velocimetry)법을 이용하여 측정하고(Adrian, 1991.), 신경망(Neural network)이론을 접목시켜 이들의 작동상태를 판별하는 것을 연구의 목적으로 삼고 있다.(Braun, 1975.)

기계설비의 진동을 카메라 영상을 이용하여 비접촉 계측을 한 대표적 사례로서 스펙클패턴(speckle pattern)법이(Machida, 2001) 있는데, 이 방법은 계측시스템의 정교한 설치가 필요할 뿐만 아니라 진동모드 데이터를 얻기 위한 영상처리에 소요되는 시간이 길어 설비나 설비에 연결된 배관의 실시간 진동 측정에 제약이 따른다. 구조물의 변형과 응력과의 상관관계를 측정할 수 있는 디지털영상관법이 있는데, 이 방법 또한 고유진동수와의 상관계 계산에 소요되는 시간이 길어, 기계설비나 배관의 진동상태를 실시간으로 모니터링하기에는 제약이 따른다. 한편, 진동측정 데이터에 대하여 시간평균 실시간 필터를 사용하는 방법인 시간영역 평균법은 시간 동기화 평균법(time synchronous averaging)이라고도 하는데(Braun, 1975), 진동측정데이터와 진동발생원과를 동기화 시켜야하는 관계로 진동원으로 부터의 노이즈발생 억제가 어렵고 비접촉식 측정에는 적하하지 않다. 진동데이터를 실시간 신호처리를 위하여 칼만 필터 등을 이용하는 방안이 제시되어 있으나(Shin,2011), 접촉식 측정방법에 의존하고 있는 실정이다. 전민규 등(2013)은 진동측정대상을 원격으로 진단하기 위하여 비접촉식 원격 미세변위 측정 및 배관 시스템의 실시간 작동상태를 진단할 수 있는 기술을 개발하여 보고한 바 있다. 이 연구에서는 원격카메라 영상으로부터 얻어진 목표물의 미세진동 변위를 인공신경망에 학습시켜 목표물의 작동 상태를 모니터링 할 수 있는 기술을 보고한바 있다. 그리고 배관진동의 데이터로부터 대표주파수를 구하지 않고 진동데이터 자체를 직접 인공신경망에 실시간으로 학습시켜가면서 배관상태를 실시간으로 판단할 수 있는 모니터링 시스템을 구축하였다. 하지만, 실제 기계 및 배관의 진동은 3차원으로 발생을 하므로, 카메라를 1대만을 사용하여 진동을 계측할 시 2차원측정이라는 한계를 지니게 된다.

따라서 본 연구는 기계진동을 3차원으로 계측하는 것을 목표로 삼고 있다.

이를 달성하기 위하여 3차원진동의 가상영상을 구현하고 이를 계측하고 인공신경망에 학습시켜 임의의 진동을 계측하여 검증하고자 한다. 또한 실제 진동체를 두 대의 카메라를 이용하여 측정하고 이를 가속도 센서와 비교 검증하여 3차원 미세진동 계측이 가능한 기술을 완성하고자 한다.
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에너지플랜트공학과 > Thesis
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