KR101189780B1 - 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

이 발명은, 철도차량의 정비과정에서 발생하는 차륜의 삭정데이터 및 교체데이터를 교체주기예측 서버에 저장하고 이를 이용하여 신뢰성분석기법을 통해 차륜의 교체주기를 예측하고 최적의 차륜 교체주기를 결정하여 차륜을 관리함으로써 차륜의 교체 비용을 절감하고 차량의 안정적 운용가용성을 확보할 수 있는, 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치 및 방법에 관한 것으로서,
차륜 유지보수 및 교체작업을 실시할 때 발생하는 차륜의 작업정보를 차륜교체주기예측서버에 저장하는 차량유지보수시스템과, 상기한 차량유지보수시스템에 연결되어 있으며 차륜 정보 데이터베이스를 작업기준정보와 연계하여 관리하며, 저장된 차륜정보 데이터를 분석하고 이를 통해 차륜교체주기를 예측하는 차륜교체주기예측서버와, 상기한 차륜교체주기예측서버에 연결되어 있으며 차륜 교체주기 예측서버의 데이터 및 예측결과를 표시하는 표시부를 포함하여 이루어진다.

Description

신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치 및 방법{A Prediction Device and Method on Railway vehicle's Wheel Replacement Cycle using Reliability Analysis Methods}

이 발명은 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치 및 방법에 관한 것으로서, 좀더 세부적으로 말하자면 철도차량의 정비과정에서 발생하는 차륜의 삭정데이터 및 교체데이터를 교체주기예측 서버에 저장하고 이를 이용하여 신뢰성분석기법을 통해 차륜의 교체주기를 예측하고 최적의 차륜 교체주기를 결정하여 차륜을 관리함으로써 차륜의 교체 비용을 절감하고 차량의 안정적 운용가용성을 확보할 수 있는, 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치 및 방법에 관한 것이다.

철도 차량의 차륜은 과격한 차량 하중과 철도와의 상대운동에 의해 늘 마모, 파손을 받게 되는데, 철로 차량의 차륜은 철도 차량의 안정성, 승차감 등에 영향을 미치는 주요 인자로서 그 교체시기를 예측하여 적시에 교체되도록 함으로써 안전 운행을 보장하는 것이 필요하다.

종래에는 철도차량의 정비시 철도차량으로부터 차륜 측정 작업을 실시하고 차륜에 대한 교체나 삭정 여부를 결정한 후, 차륜 삭정작업과 교체 작업을 실시하거나, 일정한 교체주기가 도래하면 차륜을 교체해왔다.

신뢰성 공학은 최근 들어 시스템이나 장치에 부과되었던 임무가 질적으로 고도화하여, 인간 활동에 밀착하고 있는 일과 양적으로 복합화하고, 관련된 부분의 어떤 것의 고장으로 전체가 정지하는 일이 증대되었기 때문에 더욱 중요한 개념으로 주목받고 있다.

신뢰성 공학에서, 신뢰성에 관한 전통적인 정의는 개념적으로는 "시스템이 주어진 사용조건 아래에서 의도된 임무기간 동안 고유의 기능을 고장 발생 없이 성공적으로 수행할 수 있는 능력 또는 성질"을 의미하며, 신뢰도의 정의는 신뢰성의 정도를 확률적으로 나타낸 것을 의미한다.

현재 일반적으로 진단 시스템을 통해 예측할 수 없는 우발 고장의 확률을 예측하는 신뢰성 연구가 부각됨에 따라, 높은 신뢰도를 요구하는 시스템중의 하나인 철도 차량의 차륜에 대하여 신뢰성 분석기법을 적용하려는 노력이 시도되고 있다.

본 발명의 목적은 상기한 바와 같은 기술적 추세에 부응하기 위한 것으로서, 철도차량의 정비과정에서 발생하는 차륜의 삭정데이터 및 교체데이터를 교체주기예측 서버에 저장하고 이를 이용하여 신뢰성분석기법을 통해 차륜의 교체주기를 예측하고 최적의 차륜 교체주기를 결정하여 차륜을 관리함으로써 차륜의 교체 비용을 절감하고 차량의 안정적 운용가용성을 확보할 수 있는, 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 수단으로서 이 발명의 구성은, 차륜 유지보수 및 교체작업을 실시할 때 발생하는 차륜의 작업정보를 차륜교체주기예측서버에 저장하는 차량유지보수시스템과, 상기한 차량유지보수시스템에 연결되어 있으며 차륜 정보 데이터베이스를 작업기준정보와 연계하여 관리하며, 저장된 차륜정보 데이터를 분석하고 이를 통해 차륜교체주기를 예측하는 차륜교체주기예측서버와, 상기한 차륜교체주기예측서버에 연결되어 있으며 차륜 교체주기 예측서버의 데이터 및 예측결과를 표시하는 표시부를 포함하여 이루어지면 바람직하다.

이 발명의 구성은, 상기한 차량유지보수시스템은 차륜 유지보수 및 교체작업을 실시할 때 발생하는 차륜의 작업정보를 차륜교체주기예측서버에 저장하게 되는데, 이때 저장되는 데이터는 차량유지보수시스템으로부터 철도차량의 운행정보를 조합하여 저장됨으로써 차륜교체주기예측단계에서 효과적으로 사용될 수 있도록 하면 바람직하다.

이 발명의 구성은, 상기한 차륜교체주기예측서버는 차륜 정보 데이터베이스를 작업기준정보와 연계하여 관리하며, 저장된 차륜정보 데이터를 분석하고 이를 통해 차륜교체주기를 예측하게 되는데, 상기한 차륜교체주기예측서버에서 예측된 차륜의 교체주기예측정보는 차량유지보수시스템에 제공되어 차륜관리에 사용하면 바람직하다.

이 발명의 다른 구성은, 차륜 작업 기준을 등록하는 단계와, 차륜작업 시 발생하는 삭정내역, 교체내역 등의 차륜작업데이터를 차량의 정보, 차륜 작업 기준과 조합하여 교체주기 예측 서버의 데이터베이스에 저장하는 단계와, 데이터베이스에 저장된 차륜데이터를 신뢰성분석기법을 통해 분석하여 차륜교체주기예측을 실시하는 단계와, 차륜교체주기예측서버로부터 예측된 차륜교체주기를 차량유지보수시스템에 제공하는 단계를 포함하여 이루어지면 바람직하다.

이 발명의 다른 구성은, 상기 차륜작업정보와 철도차량의 운행정보 저장, 차륜작업기준의 등록은 철도차량 차륜의 유지보수작업 및 교체작업의 정보와, 해당 차량의 운행정보, 차륜의 작업기준을 포함하여 등록, 저장하며, 이를 차륜교체주기예측서버에서 차륜정보로 통합 관리하면 바람직하다.

이 발명의 다른 구성은, 상기 저장된 철도차량 차륜정보들에 기초하여, 신뢰성분석기법을 통해 철도차량 차륜의 작업정보와 해당 철도차량의 운행정보의 변화를 분석하여 철도차량 차륜의 교체주기를 예측하면 바람직하다.

이 발명의 다른 구성은, 상기 차륜정보 데이터는 작업일자 및 차량정보, 차륜위수정보, 차량운행정보, 작업내역, 차륜작업기준의 형태로 구성되면 바람직하다.

이 발명의 다른 구성은, 상기한 철도차량 차륜의 교체주기를 예측하기 위하여 신뢰성분석기법을 이용하여 데이터베이스에 저장된 차륜정보 데이터를 통해서 차륜교체 분포함수와 교체율, 평균, 분산, 중간값, 위치모수, 척도모수, 형상모수를 추정하면 바람직하다.

이 발명의 다른 구성은, 추정된 차륜교체분포함수와 모수를 통해 가장 적합도가 높은 차륜교체분포를 찾아내고, 차륜교체간의 평균시간(Mean time)을 추정하여 교체주기를 산출하면 바람직하다.

이 발명은, 철도차량의 정비과정에서 발생하는 차륜의 삭정데이터 및 교체데이터를 교체주기예측 서버에 저장하고 이를 이용하여 신뢰성분석기법을 통해 차륜의 교체주기를 예측하고 최적의 차륜 교체주기를 결정하여 차륜을 관리함으로써 차륜의 교체 비용을 절감하고 차량의 안정적 운용가용성을 확보할 수 있는, 효과를 갖는다.

도 1은 이 발명의 일실시예에 따른 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치의 블록 구성도이다.
도 2는 이 발명의 일실시예에 따른 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법의 동작 흐름도이다.

이하, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 이 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조로 하여 상세히 설명하기로 한다. 이 발명의 목적, 작용, 효과를 포함하여 기타 다른 목적들, 특징점들, 그리고 동작상의 이점들이 바람직한 실시예의 설명에 의해 보다 명확해질 것이다.

참고로, 여기에서 개시되는 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 실시예를 선정하여 제시한 것일 뿐, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예에만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 부가 및 변경이 가능함은 물론, 균등한 타의 실시예가 가능함을 밝혀 둔다.

도 1은 이 발명의 일실시예에 따른 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치의 블록 구성도이다.

도 1에 도시되어 있는 바와 같이 이 발명의 일실시예에 따른 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치의 구성은, 차륜 유지보수 및 교체작업을 실시할 때 발생하는 차륜의 작업정보를 차륜교체주기예측서버(2)에 저장하는 차량유지보수시스템(1)과, 상기한 차량유지보수시스템(1)에 연결되어 있으며 차륜 정보 데이터베이스를 작업기준정보와 연계하여 관리하며, 저장된 차륜정보 데이터를 분석하고 이를 통해 차륜교체주기를 예측하는 차륜교체주기예측서버(2)와, 상기한 차륜교체주기예측서버(2)에 연결되어 있으며 차륜 교체주기 예측서버(2)의 데이터 및 예측결과를 표시하는 표시부(3)를 포함하여 이루어진다.

상기한 차량유지보수시스템(1)은 차륜 유지보수 및 교체작업을 실시할 때 발생하는 차륜의 작업정보를 차륜교체주기예측서버(2)에 저장하게 되는데, 이때 저장되는 데이터는 차량유지보수시스템(1)으로부터 철도차량의 운행정보를 조합하여 저장됨으로써 차륜교체주기예측단계에서 효과적으로 사용될 수 있도록 한다.

상기한 차륜교체주기예측서버(2)는 차륜 정보 데이터베이스를 작업기준정보와 연계하여 관리하며, 저장된 차륜정보 데이터를 분석하고 이를 통해 차륜교체주기를 예측하게 되는데, 상기한 차륜교체주기예측서버(2)에서 예측된 차륜의 교체주기예측정보는 차량유지보수시스템(1)에 제공되어 차륜관리에 사용한다.

상기한 표시부(3)는 차륜 교체주기 예측서버(2)의 데이터 및 예측결과를 표시한다.

도 2는 이 발명의 일실시예에 따른 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법의 동작 흐름도이다.

도 2에 도시되어 있는 바와 같이 이 발명의 일실시예에 따른 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법의 구성은, 차륜 작업 기준을 등록하는 단계(S100)와, 차륜작업 시 발생하는 삭정내역, 교체내역 등의 차륜작업데이터를 차량의 정보, 차륜 작업 기준과 조합하여 교체주기 예측 서버의 데이터베이스에 저장하는 단계(S110)와, 데이터베이스에 저장된 차륜데이터를 신뢰성분석기법을 통해 분석하여 차륜교체주기예측을 실시하는 단계(S120)와, 차륜교체주기예측서버로부터 예측된 차륜교체주기를 차량유지보수시스템에 제공하는 단계(S130)를 포함하여 이루어진다.

상기 차륜작업정보와 철도차량의 운행정보 저장, 차륜작업기준의 등록은 철도차량 차륜의 유지보수작업 및 교체작업의 정보와, 해당 차량의 운행정보, 차륜의 작업기준을 포함하여 등록, 저장하며, 이를 차륜교체주기예측서버에서 차륜정보로 통합 관리하게 된다.

그리고, 상기한 바와 같이 저장된 철도차량 차륜정보들에 기초하여, 신뢰성분석기법을 통해 철도차량 차륜의 작업정보와 해당 철도차량의 운행정보의 변화를 분석하여 철도차량 차륜의 교체주기를 예측할 수 있게 된다.

상기한 구성에 의한, 이 발명의 일실시예에 따른 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치 및 방법의 작용은 다음과 같다.

먼저, 차륜교체주기예측서버(2)는 차륜작업기준 정보를 등록 저장한다(S100).

다음에, 차량유지보수시스템(1)은 차륜의 작업데이터를 철도차량 정보와 함께 차륜교체주기예측서버(2)로 전송하고, 차륜교체주기예측서버(2)는 해당 데이터를 저장한다(S110).

이어서, 차륜교체주기예측서버(2)는 데이터베이스에 저장된 차륜정보 데이터를 신뢰성 분석기법으로 분석하여 차륜교체주기를 예측한다(S120).

시스템의 신뢰성의 정도를 나타내는 정량적 지표를 신뢰도라고 할 때, 신뢰도는 고장이 나타날 가능성(possibility or ability)의 정도를 평가할 수 있는 척도가 되어야 한다. 통계적 개념을 이용한 신뢰성 척도의 정의는 다음과 같다. 우선 시스템이 t시간 이상 고장 없이 작동할 확률을 표현하는 가장 기본적인 개념으로 시스템이 t시간 이상 작동할 확률을 나타내는 신뢰도 함수는 아래와 같이 정의한다.

여기서, R(t)는 신뢰도 함수 또는 생존함수이며, f(t)는 고장 확률 밀도함수(PDF, Probability Density Function)이고, T는 부품이나 시스템의 수명 또는 고장 시간을 나타내는 연속 확률변수이다.

또한, t시간 이전에 시스템이 고장날 확률을 나타내는 불신뢰도 함수(unreliability function)는 아래와 같이 정의 한다.

신뢰성을 나타내는 또 다른 척도로 고장률 함수(failure rate function)가 있다. 이 함수는 t시간 동안 고장 없이 작동되던 시스템이 다음 단위 시간(Δt) 내에 고장이 날 확률의 변화율을 나타내는 함수로서, 만약 확률 밀도함수 f(t)가 존재한다면 고장률 함수는 아래와 같이 정의된다.

상기한 고장률 함수가 갖고 있는 가장 중요한 성질 중의 하나는 신뢰도 함수와의 일대일대응 관계가 성립된다는 것이다. 이러한 성질은, 고장률 함수에 대한 추정이 가능하다면 신뢰도 함수에 대한 추정도 가능하게 되는 것을 의미한다. 다시 말해서 고장률 함수를 알면 신뢰도 함수 R(t)를 쉽게 구할 수 있게 된다.

고장률과 신뢰도 함수는 아래와 같은 일대일 관계를 갖는다.

여기서 u=0 에서는 시스템 또는 부품이 언제나 100% 생존하고 있기 때문에 R(0)=1.0이고 lnR(0)=0이므로 아래와 같은 식이 성립된다.

따라서 신뢰도 함수는 위의 식에 역대수(anti-log)를 취하면 아래와 같이 정의할 수 있다.

위에서 논의한 R(t), F(t), f(t) 및 (t)의 지표들은 시간에 따라 변화하는 함수들이며 이들을 대표하는 하나의 지표를 정의할 수 있다. 이는 평균수명 T에 대한 기대값으로 아래와 같이 나타낼 수 있다.

마지막 등식이 성립되기 위해서는 아래의 식이 성립되어야 한다.

만일 E(T)가 존재한다고 가정한다면 아래식이 성립한다.

여기서, E(T)는 평균수명(mean life) 또는 기대수명(expected life)을 나타낸다. 평균수명 E(T)는 고장발생 시까지의 평균적인 작동시간을 의미하는데 수리계인 경우는 MTBF(Mean Time between Failure), 비수리계인 경우에는 MTTF(Mean Time To Failure)라고 하며 일반적으로 고장률 함수와 역수 관계로 알려져 있다.

상기한 바와 같은 신뢰성분석기법을 이용하여 데이터베이스에 저장된 차륜정보 데이터를 통해서 차륜교체 분포함수와 교체율, 평균, 분산, 중간값, 위치모수, 척도모수, 형상모수를 추정한다.

추정된 차륜교체분포함수와 모수를 통해 가장 적합도가 높은 차륜교체분포를 찾아내고, 차륜교체간의 평균시간(Mean time)을 추정하여 교체주기를 산출한다. 차륜정보 데이터는 작업일자 및 차량정보, 차륜위수정보, 차량운행정보, 작업내역, 차륜작업기준의 형태로 구성되어 각 해당정보 별 차륜정보를 확인할 수 있으며, 이러한 정보들을 이용하여 철도차량 차륜의 정보 분석을 통해 차량 정보 별 차륜교체주기예측치의 변화를 파악할 수 있다.

이후, 차륜교체주기예측서버(2)는 데이터 분석으로 예측된 차량교체주기를 차량유지보수시스템(1)에 제공한다(S130).

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브 (예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

1 : 차량유지보수시스탬 2 : 차륜교체주기예측서버
3 : 표시부

Claims (10)

1. 차륜 유지보수 및 교체작업을 실시할 때 발생하는 차륜의 작업정보를 차륜교체주기예측서버에 저장하는 차량유지보수시스템과,
   상기한 차량유지보수시스템에 연결되어 있으며 차륜 정보 데이터베이스를 작업기준정보와 연계하여 관리하며, 저장된 차륜정보 데이터를 분석하고, 분석된 데이터를 통해 차륜교체주기를 예측하는 차륜교체주기예측서버와,
   상기한 차륜교체주기예측서버에 연결되어 있으며 차륜 교체주기 예측서버의 데이터 및 예측결과를 표시하는 표시부를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치.
2. 제 1항에 있어서,
   상기한 차량유지보수시스템은 차륜 유지보수 및 교체작업을 실시할 때 발생하는 차륜의 작업정보를 차륜교체주기예측서버에 저장하게 되는데, 상기 저장되는 작업정보 데이터는 차량유지보수시스템으로부터 철도차량의 운행정보를 조합하여 저장됨으로써 차륜교체주기예측단계에서 사용될 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치.
3. 제 1항에 있어서,
   상기한 차륜교체주기예측서버는 차륜 정보 데이터베이스를 작업기준정보와 연계하여 관리하며, 저장된 차륜정보 데이터를 분석하고, 분석된 데이터를 통해 차륜교체주기를 예측하게 되는데, 상기한 차륜교체주기예측서버에서 예측된 차륜의 교체주기예측정보는 차량유지보수시스템에 제공되어 차륜관리에 사용하는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측장치.
4. 차륜 작업 기준을 등록하는 단계와,
   차륜작업 시 발생하는 삭정내역, 교체내역의 차륜작업데이터를 차량의 정보, 차륜 작업 기준과 조합하여 교체주기 예측 서버의 데이터베이스에 저장하는 단계와,
   데이터베이스에 저장된 차륜데이터를 신뢰성분석기법을 통해 분석하여 차륜교체주기예측을 실시하는 단계와,
   차륜교체주기예측서버로부터 예측된 차륜교체주기를 차량유지보수시스템에 제공하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법.
5. 제 4항에 있어서,
   상기 차륜작업데이터와 철도차량의 운행정보 저장, 차륜작업기준의 등록은 철도차량 차륜의 유지보수작업 및 교체작업의 정보와, 해당 차량의 운행정보, 차륜의 작업기준을 포함하여 등록, 저장하며, 이와 같이 저장된 것을 차륜교체주기예측서버에서 차륜정보로 통합 관리하는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법.
6. 제 5항에 있어서,
   상기 저장된 철도차량 차륜정보들에 기초하여, 신뢰성분석기법을 통해 철도차량 차륜의 작업정보와 해당 철도차량의 운행정보의 변화를 분석하여 철도차량 차륜의 교체주기를 예측하는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법.
7. 제 6항에 있어서,
   상기 차륜정보 데이터는 작업일자 및 차량정보, 차륜위수정보, 차량운행정보, 작업내역, 차륜작업기준의 형태로 구성되는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법.
8. 제 7항에 있어서,
   상기한 철도차량 차륜의 교체주기를 예측하기 위하여 신뢰성분석기법을 이용하여 데이터베이스에 저장된 차륜정보 데이터를 통해서 차륜교체 분포함수와 교체율, 평균, 분산, 중간값, 위치모수, 척도모수, 형상모수를 추정하는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법.
9. 제 8항에 있어서,
   상기 추정된 차륜교체분포함수와 모수를 통해 가장 적합도가 높은 차륜교체분포를 찾아내고, 차륜교체간의 평균시간(Mean time)을 추정하여 교체주기를 산출하는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법.
10. 제 4항 내지 제9항중 어느 한 항에 있어서,
    상기한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 신뢰성 분석기법을 이용한 철도차량 차륜 교체주기 예측방법.

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