디지털 트윈을 이용한 PMDC 모터 브러시 마모 상태진단 프레임워크 개발 = Development of a Framework for Diagnosing PMDC Motor Brush Wear Using a Digital Twin

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 PMDC 모터 브러시 마모 상태를 진단하기 위하여 실측 진동 데이터와 디지털 트윈 기반 가상 데이터를 융합한 진단 프레임워크를 제안하였다. 모터–감속기 시험장치에서 브러시 잔존 길이 9 mm, 7 mm, 5 mm, 3 mm 조건의 진동 데이터를 취득하고, 이를 10 kHz로 샘플링한 뒤 0.1 s 윈도우와 50% 중첩 조건으로 분할하여 데이터셋을 구성하였다. 또한 Simulink/Simscape 기반 디지털 트윈을 구축하여 브러시 마모 단계별 가상 진동 데이터를 생성하고, 실제 데이터와 가상 데이터 간 유사도를 DTW 기반으로 평가하여 시뮬레이터 신뢰도 𝑞를 산정하였다. 이를 바탕으로 실제 데이터와 가상 데이터를 융합한 데이터셋을 구성하여 고장진단 모델에 적용하였다. 그 결과 실제 데이터 기반 진단에서는 Accuracy 98.48%를 나타냈고, 융합 데이터 기반 진단에서는 XGBoost 기준 99.4%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 제안한 방법이 데이터 확보가 제한된 환경에서 PMDC 모터 브러시 마모 진단 성능 향상에 효과적임을 보여준다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 01
• 제 2 장 시험방법 및 측정 데이터 수집 02
• 2.1 시험방법 02
• 2.2 측정 데이터 수집 및 전처리 05
• 제 3 장 디지털 트윈 및 가상 데이터 수집 10
• 3.1 디지털 트윈 프레임워크 10
• 3.2 PMDC 모터 모델링 12
• 3.3 PMDC 모터 디지털 트윈 구현 13
• 3.4 가상 데이터 수집 15
• 제 4 장 데이터 유사도 평가 및 융합 17
• 4.1 유사도 평가 17
• 4.2 가상 데이터 사용량 결정 18
• 4.3 데이터 융합 20
• 제 5 장 고장진단 22
• 5.1 측정 데이터 활용 22
• 5.2 융합 데이터 활용 26
• 제 6 장 결 론 29
• 참고 문헌 31