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성기우(Sung, Ki Woo) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.4
미래의 자율주행 자동차의 등장으로 자동차의 신뢰성을 확보하기 위하여 고장 예지 및 건전성 평가(Prognostics and Health Management, PHM)를 활용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 기존 자동차의 문제부품 신뢰도 예측을 위해서는 가속 수명 시험과 같은 전통적인 물리기반 모형 위주의 예측 기법이 주로 연구되었다. 이는 공급자 입장에서의 신뢰성 분석인 반면 PHM 은 지속적인 모니터링을 통해 얻은 실제 조건의 데이터로부터 제품의 잔존수명을 미리 예보하는 기술이다. 치명적인 고장에 대하여 미연에 방지할 수 있어 자동차 산업분야를 포함한 발전소 등과 같은 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. PHM 은 크게 2 가지 방법이 있다. 첫번째는 전통적인 물리적 기반 열화모형개발이다. 두번째는 데이터 기반 모형개발이다. 특히 AI 기술의 발달로 데이터 기반 PHM에 많은 연구가 진행되고 있다. 이때 사용되는 분석기술은 머신 러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 개발되고 있다. 본 연구에서는 자동변속기에 주요 부품인 댐퍼클러치에 데이터 기반 PHM 기법을 적용하여 문제를 사전예방을 하고자 하는 연구 논문이다. 데이터는 차량에서 계측되는 CAN 데이터 중 엔진회전수, 변속기 회전수, 댐퍼듀티, 슬립량을 가지고 진행하였다. 물론 다양한 데이터가 있지만 가능하면 CAN에서 계측되는 기본 센서정보 만을 가지고 예측하고자 했다. 본 연구에서는 첫째로 PHM 기법을 적용한 뎀퍼클러치 평가 기술을 개발하였다. 우선 전처리 및 이상데이터 제거를 위해서 정상 데이터 구간에서의 상위 5 개 데이터 평균값 (threshold)을 사용하여 이상 데이터 제거하였다. 그 다음 주파수 분석을 통한 특징 추출하였고, 이때 전 주파수 영역에서의 Feature 추출 및 결과 확인하였다. 최종적으로 데이터 정제 완료하였다. 그 다음 정상 및 결함 데이터 특징 구간확인을 하기 위해서 군집분석을 사용하였다. 마지막으로 주파수 Feature 및 통계 분석을 통한 경향성 파악을 하였다. 이때 분석방법은 가우시안 분포 활용하여 정상데이터 기준 95% 신뢰구간으로 Threshold 기준 수립하였다. 본 연구에서는 댐퍼클러치 데이터기반 PHM 기술개발을 통해서 다음과 같은 효과를 얻을 수 있었다. 3 개의 센서 신호만을 가지고 CAN 만으로 전반적인 댐퍼클러치 문제를 사전에 예측하고 확인할 수 있는 데이터기반 PHM 기법을 개발하였다. 또한 분석 시간 단축 및 분석 효율성 증대를 위해 매틀랩 기반으로 자동화하였고, 실제 차량 개발 사례를 들어 사전예측 효과성을 확인하였다.
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학술 7 특별구두세션 : PC. 포스터세션3 ; 자동차 보증데이터를 사용한 신뢰성분석에 대한 동향 연구
김종걸 ( Jong Gurl Kim ),성기우 ( Ki Woo Sung ),최성원 ( Seong Won Choi ),김혜미 ( Hye Mi Kim ) 한국품질경영학회 2014 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2014 No.2
1. 목적 · 자동차 보증 데이터를 활용한 신뢰성 분석방법에 관한 이론 개발과 응용연구의 동향을 분석하고 효과적으로 분석할 수 있는 방법론을 제시. 2. 연구설계/ 방법론/ 접근방법 · 국내외에서 연구되어진 보증데이터 분석 방법론 조사를 통해 다양한 응용방법들을 살펴봄. · 이를 통해 각 연구 주제에 따른 보증데이터 분석의 흐름을 집어봄. 3. 연구결과 · 각 연구 주제에 따른 연구의 흐름을 살펴 볼 수 있으며 연구 동향을 통한 추후 연구 과제 논의. 4. 실무적 시사점 · 사용자의 환경을 대변하는 보증데이터를 신뢰성 분석에 사용함으로써 자동차의 수명을 다양한 통계적 방법을 통해 접근 할수 있음. 5. 독창성/ 가치 · 현재까지 연구되어진 보증데이터 분석방법을 각 주제에 맞게 분류하고 그에 따른 연구 동향을 볼 수 있음.
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