KR20220106456A - 머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템 - Google Patents

머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20220106456A
KR20220106456A KR1020210009379A KR20210009379A KR20220106456A KR 20220106456 A KR20220106456 A KR 20220106456A KR 1020210009379 A KR1020210009379 A KR 1020210009379A KR 20210009379 A KR20210009379 A KR 20210009379A KR 20220106456 A KR20220106456 A KR 20220106456A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vibration
failure prediction
prediction system
sensing unit
bearing
Prior art date
Application number
KR1020210009379A
Other languages
English (en)
Inventor
허장욱
이의영
고정일
이민재
Original Assignee
금오공과대학교 산학협력단
이의영
고정일
이민재
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 금오공과대학교 산학협력단, 이의영, 고정일, 이민재 filed Critical 금오공과대학교 산학협력단
Priority to KR1020210009379A priority Critical patent/KR20220106456A/ko
Publication of KR20220106456A publication Critical patent/KR20220106456A/ko

Links

Images

Classifications

    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03DWIND MOTORS
    • F03D17/00Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03DWIND MOTORS
    • F03D15/00Transmission of mechanical power
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03DWIND MOTORS
    • F03D80/00Details, components or accessories not provided for in groups F03D1/00 - F03D17/00
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01HMEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H1/00Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
    • G01H1/12Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector of longitudinal or not specified vibrations
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01KMEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K1/00Details of thermometers not specially adapted for particular types of thermometer
    • G01K1/02Means for indicating or recording specially adapted for thermometers
    • G01K1/04Scales
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05BINDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2260/00Function
    • F05B2260/80Diagnostics
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05BINDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2260/00Function
    • F05B2260/82Forecasts
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05BINDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00Control
    • F05B2270/30Control parameters, e.g. input parameters
    • F05B2270/303Temperature
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05BINDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00Control
    • F05B2270/30Control parameters, e.g. input parameters
    • F05B2270/334Vibration measurements
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05BINDEXING SCHEME RELATING TO WIND, SPRING, WEIGHT, INERTIA OR LIKE MOTORS, TO MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS COVERED BY SUBCLASSES F03B, F03D AND F03G
    • F05B2270/00Control
    • F05B2270/80Devices generating input signals, e.g. transducers, sensors, cameras or strain gauges

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Wind Motors (AREA)

Abstract

머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템은 풍력에 의해 회전하는 블레이드와, 블레이드의 회전속도를 제어하는 기어박스와, 기어박스와 발전기의 회전축에 연결된 베어링과, 베어링의 진동을 감지하는 진동 감지부와, 진동 감지부에서 감지된 진동 데이터를 연속적으로 학습하여 고장 가능성을 산출하는 지능형 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템{Wind generator failure prediction system using machine learning}
본 발명은 풍력 발전기 고장검출장치에 관한 것으로서, 더 상세하게는 머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템에 관한 것이다.
현대 사회의 중요한 산업인 제조업, 방위산업 및 정보통신산업 등에 사용되는 기계 및 전자장비의 고장은 빈번하게 일어난다. 미리 알지 못하는 상황에 일어나는 고장은 매우 치명적이기 때문에 고장예지 및 건전성관리 기술(PHM: prognostics and health management)은 아주 중요하게 적용된다.
도 1은 풍력 발전기의 고장 메커니즘을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 풍력 발전기는 수분 부식으로 인한 고장이 가장 치명적인데, 수분 부식으로 마모가 발생하면 진동 및 소음이 뚜렷하게 나타난다.
즉, 풍력 발전기에 수분이 유입되면 부품의 마모가 발생하고, 진동 및 소음이 발생하게 된다. 또한, 회전축의 불균형이 발생하여 베어링의 불균일한 마모가 심화되면서 결국 내부 파손 상태로 진행될 수 있다.
종래에는 풍력발전 시스템의 유지보수 과정 중 시스템의 이상 유무 감지를 위한 기존의 상태진단 방식은 육안을 통한 검사나 이동형 계측기를 이용한 진단으로 진행되었다. 그래서 오차발생 값이 크고, 객관성이 떨어져 손상 측정이 어렵다.
KR 10-2017-0111946 A
본 발명은 상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해 제안된 것으로, 풍력 발전기를 대상으로 고장예지 및 분석을 수행하여, 에너지 시설의 고장예지 및 건전성 관리에 활용이 가능한 풍력 발전기 고장예지 시스템을 제공한다.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 풍력에 의해 회전하는 블레이드와, 블레이드의 회전속도를 제어하는 기어박스와, 기어박스와 발전기의 회전축에 연결된 베어링과, 베어링의 진동을 감지하는 진동 감지부와, 진동 감지부에서 감지된 진동 데이터를 연속적으로 학습하여 고장 가능성을 산출하는 지능형 제어부를 포함하는 풍력 발전기 고장예지 시스템이 제공된다.
또한 본 발명에 포함되는 진동 감지부는 3차원 가속도 센서를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명은 베어링의 온도를 감지하는 온도 감지부를 더 포함하고, 지능형 제어부는 진동 감지부에서 감지된 진동 데이터와 온도 감지부에서 감지된 온도 데이터를 연속적으로 학습하여 고장 가능성을 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 포함되는 온도 감지부는 복수의 온도센서 또는 열감지 카메라를 구비하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 포함되는 지능형 제어부는 습도 데이터를 추가 학습 데이터로 활용하여 고장 가능성을 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 풍력 발전기 고장예지 시스템은 풍력 발전기를 대상으로 고장예지 및 분석을 수행하여, 에너지 시설의 고장예지 및 건전성 관리에 활용이 가능하다.
도 1은 풍력 발전기의 고장 메커니즘을 나타낸 도면
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 풍력 발전기 고장예지 시스템(1)의 구성도
도 3은 풍력 발전기 고장예지 시스템(1)의 동작과정을 나타낸 도면
도 4는 지능형 제어부에서 처리되는 머신러닝 알고리즘의 예시도
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 풍력 발전기 고장예지 시스템(1)의 구성도이고, 도 3은 풍력 발전기 고장예지 시스템(1)의 동작과정을 나타낸 도면이다.
본 실시예에 따른 풍력 발전기 고장예지 시스템(1)은 제안하고자 하는 기술적인 사상을 명확하게 설명하기 위한 간략한 구성만을 포함하고 있다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 풍력 발전기 고장예지 시스템(1)은 블레이드(110), 기어박스(120), 베어링(130), 진동 감지부(210), 온도 감지부(220), 지능형 제어부(230)를 포함하여 구성된다.
상기와 같이 구성되는 풍력 발전기 고장예지 시스템(1)의 주요동작을 살펴보면 다음과 같다.
블레이드(110)는 풍력에 의해 회전하는 장치이고, 기어박스(120)는 블레이드의 회전속도를 제어하는 장치이다. 베어링(130)은 기어박스(120)와 발전기(140)를 연결하는 회전축에 위치할 수 있으며 회전축의 회전이 원활하게 진행될 수 있도록 처리하는 부품이다. 즉 베어링(130)은 회전축의 하중을 지지하면서 회전축이 회전할 때의 마찰력을 감소시키는 기능을 한다.
진동 감지부(210)는 베어링(130)의 진동을 감지하고, 온도 감지부(220)는 베어링(130)의 복수의 영역의 온도를 감지한다. 지능형 제어부(230)는 진동 감지부(210)에서 감지된 진동 데이터와 온도 감지부에서 감지된 온도 데이터를 연속적으로 학습하여 고장 가능성을 산출한다.
참고적으로, 진동 감지부(210)는 3차원 가속도 센서로 구성될 수 있고, 온도 감지부(220)는 베어링(130)의 각 영역을 감지하는 복수의 온도센서 또는 베어링(130)의 전영역을 감지하는 열감지 카메라로 구성될 수 있다. 또한, 기어박스(120)의 온도를 감지하는 열감지 카메라가 추가로 구비될 수도 있다.
또한, 적어도 하나 이상의 습도센서가 더 구비될 경우, 지능형 제어부(230)는 베어링(130) 및 기어박스(120)의 습도 데이터를 추가 학습 데이터로 활용하여 고장 가능성을 산출할 수도 있다.
도 4는 지능형 제어부에서 처리되는 머신러닝 알고리즘의 예시도이다.
도 4를 참조하면, 진동 데이터, 온도 데이터, 습도 데이터들은 주기적으로 지능형 제어부(230)의 지능형 학습 엔진을 통해 학습된다. 학습된 데이터와 경향을 토대로 고장 발생 가능성과, 예상 발생 시간을 관리를 할 수 있으며 베어링(130)에 나타날 수 있는 장애를 사전에 예측할 수 있다. 지능형 학습 엔진은 풍력 발전기를 제어하는 제어부에 소프트웨어 라이브러리로 탑재될 수도 있다.
본 발명의 실시예에 따른 풍력 발전기 고장예지 시스템은 풍력 발전기를 대상으로 고장예지 및 분석을 수행하여, 에너지 시설의 고장예지 및 건전성 관리에 활용이 가능하다.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110 : 블레이드
120 : 기어박스
130 : 베어링
210 : 진동 감지부
220 : 온도 감지부
230 : 지능형 제어부

Claims (5)

  1. 풍력에 의해 회전하는 블레이드;
    상기 블레이드의 회전속도를 제어하는 기어박스;
    상기 기어박스와 발전기의 회전축에 연결된 베어링;
    상기 베어링의 진동을 감지하는 진동 감지부; 및
    상기 진동 감지부에서 감지된 진동 데이터를 연속적으로 학습하여 고장 가능성을 산출하는 지능형 제어부;
    를 포함하는 풍력 발전기 고장예지 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 진동 감지부는 3차원 가속도 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기 고장예지 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 베어링의 온도를 감지하는 온도 감지부;를 더 포함하고,
    상기 지능형 제어부는 상기 진동 감지부에서 감지된 진동 데이터와 상기 온도 감지부에서 감지된 온도 데이터를 연속적으로 학습하여 고장 가능성을 산출하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기 고장예지 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 온도 감지부는,
    복수의 온도센서 또는 열감지 카메라를 구비하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기 고장예지 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 지능형 제어부는 습도 데이터를 추가 학습 데이터로 활용하여 고장 가능성을 산출하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기 고장예지 시스템.
KR1020210009379A 2021-01-22 2021-01-22 머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템 KR20220106456A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210009379A KR20220106456A (ko) 2021-01-22 2021-01-22 머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210009379A KR20220106456A (ko) 2021-01-22 2021-01-22 머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220106456A true KR20220106456A (ko) 2022-07-29

Family

ID=82606731

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210009379A KR20220106456A (ko) 2021-01-22 2021-01-22 머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20220106456A (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170111946A (ko) 2016-03-30 2017-10-12 주식회사 유비마이크로 멀티 로터형 드론의 사고 및 고장 예측을 위한 복합 데이터 기록 및 분석 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170111946A (ko) 2016-03-30 2017-10-12 주식회사 유비마이크로 멀티 로터형 드론의 사고 및 고장 예측을 위한 복합 데이터 기록 및 분석 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6140331B1 (ja) 主軸または主軸を駆動するモータの故障予知を学習する機械学習装置および機械学習方法、並びに、機械学習装置を備えた故障予知装置および故障予知システム
EP2710437B1 (en) Determining remaining useful life of rotating machinery including drive trains, gearboxes, and generators
US9476798B2 (en) On-line monitoring of hot gas path components of a gas turbine
US7089154B2 (en) Automatic machinery fault diagnostic method and apparatus
KR102040179B1 (ko) 제조 설비의 이상 감지 및 진단 방법
Kiselev et al. Technical diagnostics functioning machines and mechanisms
EP3696405B1 (en) Operating state evaluation method and operating state evaluation device
CN115023598A (zh) 用于确定轴承的剩余可用寿命的方法
TWI700431B (zh) 風力發電系統
KR20220106456A (ko) 머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템
El Mahdi et al. Real Time Assessment of Novel Predictive Maintenance System Based on Artificial Intelligence for Rotating Machines.
JP7288794B2 (ja) 稼働状態評価方法、及び、稼働状態評価装置
Ma et al. Research on condition monitoring of bearing health using vibration data
US10865643B2 (en) Method and system for a component lifetime counter
JP3103193B2 (ja) 回転機械の診断装置
JP2018040456A (ja) 回転軸装置及び回転軸装置における軸受の異常診断方法
KR20220132847A (ko) 진동기반 풍력터빈 하중 및 수명 예측방법 및 시스템
JP3457413B2 (ja) 回転機械の診断装置
Jamil et al. Wind turbine drivetrain fault detection using multi-variate deep learning combined with signal processing
US20120057024A1 (en) System and method for monitoring component wear
CN114151291B (zh) 一种风电机组早期故障监测方法
Gutierrez Monitoring and predictive maintenance of an industrial line
Gupta et al. Development of low cost instrumentation to monitor coasting-down time of rotating shaft
Arbella-Feliciano et al. Condition Monitoring of Wind Turbines: A Case Study of the Gibara II Wind Farm.
Soufiane et al. Contribution to Maintenance 4.0 by Monitoring and Prognosis of Industrial Installations by Digital Twin: Case Study on Wastewater Filtration Pilot