스마트 팩토리 자동화 설비 모터의 고장진단 예측 시스템 개발에 관한 연구 = A study on the development of a fault diagnosis prediction system for smart factory automation equipment motors

국문 초록 (Abstract)

최근 제조업은 전통적인 생산 방식에서 자동화와 디지털화를 기반으로 한 스마트 팩토리 시대로 빠르게 전환하고 있다. 스마트 팩토리의 핵심 요소 중 하나는 생산 라인의 장비 안정성과 가동률을 확보이다.
산업용 모터는 거의 모든 자동화 설비의 핵심 구동 요소이다. 이러한 모터의 이상이나 고장은 단순히 해당 장비를 멈추게 하는 데 그치지 않는다. 이는 전체 생산 공정의 중단, 품질 저하, 2차 장비 손상, 안전 사고로 이어질 수 있다. 특히 연속 작업이 중요한 제조 분야에서는 단기간의 가동 중단조차도 막대한 손실을 초래할 수 있다.
따라서, 모터 상태를 실시간으로 진단하고 문제를 조기에 감지하여 고장을 예방하는 예지정비(PdM) 시스템의 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 여러 센서를 활용한 멀티 모달 기반 모터 고장 예측 시스템을 개발하여 모터의 고장 예측과 예지정비 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1.1. 연구배경 및 필요성 1
• 1.2. 연구 목적 및 주요 내용· 4
• Ⅱ. 관련 연구 5
• 2.1. 모터 고장 예측 기술 개요 5
• 2.2. 기존 모터 상태 감지 시스템의 한계 5
• 2.3. 센서를 활용한 예측 연구 사례 6
• 2.4. 멀티모달 신호 분석 기술 개요 7
• Ⅲ. 시스템 설계 및 제작 9
• 3.1. 시스템 개요 9
• 3.1.1 시스템 구성 개요· 9
• 3.1.2 센서 및 보드 구성 개요· 10
• 3.1.3 핀맵 구성 개요 11
• 3.2. 시스템 설계 13
• 3.2.1 센서 배선 구성 13
• 3.2.2 전압, 전류 측정시스템· 15
• 3.2.3 온도 측정시스템 17
• 3.2.4 진동 측정시스템 19
• 3.3. 측정 데이터 처리 22
• 3.3.1 전압, 전류 데이터 처리 22
• 3.3.2 온도 데이터 처리· 22
• 3.3.3 진동 데이터 처리· 23
• 3.3.4 로그 저장 23
• 3.4. 모니터링 시스템· 24
• 3.4.1 모니터링 시스템 설계 24
• 3.4.2 모니터링 시스템 활용 27
• Ⅳ. 실험 및 고찰 29
• 4.1. 실험 환경 및 설정 29
• 4.1.1 실험 환경 29
• 4.1.2 측정 실험 31
• 4.2. 데이터 분석 결과 34
• 4.2.1 DC 모터 작동상태별 데이터 측정 34
• 4.2.2 AC 모터 작동상태별 데이터 측정 38
• 4.3. 모델 성능 평가 43
• 4.3.1 F1-score 평가 43
• 4.3.2 기존 방법론과의 비교 45
• 4.4. 고장 예측 성공 사례 및 한계 46
• Ⅴ. 결론 47
• 5.1. 연구 결과의 의미와 기여 47
• 5.2. 시스템의 실용성 및 스마트 팩토리 적용 가능성 48
• 5.3. 연구의 한계 및 향후 과제· 48
• 참고문헌 49
• Abstract 51
• 감사의 글 52