▲ 회전 기계 시스템 고장 가시화 기술의 모식도

서울대 공대 기계항공공학부 윤병동 교수 연구팀이 회전 기계 시스템의 고장을 가시화하는 핵심 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.

윤 교수 팀이 개발한 고장진단 기술은 기어박스(Gear Box)의 일반적인 고장 진단 기술과 달리 측정 신호를 2차원으로 가시화해 이상 원인을 즉각적으로 파악한다. 또한 발생하는 노이즈에 정확히 대응할 수 있다는 장점을 가진다.

▲ 윤병동 교수

4차 산업혁명이 도래함에 따라 대규모 산업 라인의 무인 자동화와 발전소 시스템의 자동 운영이 가능해지고 있다. 그러나 기존에 사용되고 있는 고장진단 기술은 한계에 다다랐다는 것이 전문가들의 의견이다. 측정 데이터를 관찰한다고 해도 환경 노이즈로 인해 변화의 원인을 판단하기가 쉽지 않기 때문이다.

이번에 개발된 측정 신호 기반의 시스템 고장 가시화 진단 기술은 설비와 발전소의 효율을 높이고 고장에 정확히 대처할 수 있기 때문에 경제적·인적 손실을 최소화하기 위한 핵심 기술로 평가된다.

윤 교수팀은 “개발한 기술의 확장을 통해 산업용 로봇이 운영되는 대규모 자동화 라인, 대형 회전 설비가 포함된 발전소 등 다양한 분야에서 회전체 신호를 가시화 할 수 있을 것”이라며, “고장진단 및 건전성 통합 관리에 이 기술을 활용할 수 있을 것으로 기대한다”고 전했다.

이 연구 내용은 해당 분야의 최고 저널(0.83%)인 ‘IEEE Transactions on Industrial Electronics(TIE)’에 게재됐다.