KR20220106456A - 머신러닝을 이용한 풍력 발전기 고장예지 시스템 - Google Patents

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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
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허장욱
이의영
고정일
이민재
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금오공과대학교 산학협력단
이의영
고정일
이민재
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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.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* 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

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