KR20240084082A - 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법 - Google Patents

적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치는 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 의한 가속수명시험 데이터를 수집하고, 대상 시스템의 임의의 시점까지의 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 및 수집된 가속수명시험 데이터로부터 열화 한계치(a2)에 도달한 시점(N1,E)과, 대상 시스템에서 임의의 시점(Nx,t)의 열화도(a1)에 도달한 시점(N1,t)을 산출하고, 임의의 시점(Nx,t)과 산출된 시점에 기반하여 상기 대상 시스템의 잔존유효수명(Nx,E)을 산출하는 잔존유효수명 산출부를 포함한다.

Description

적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법{Apparatus and method for predicting remaining useful life based on adaptive inverse power law}
본 발명은 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히, 적응 역승 법칙에 기초하여 가속수명시험 데이터와 실제 예측 대상 시스템의 초기 데이터를 이용하여 실제 예측 대상에 대한 잔존유효수명을 예측할 수 있는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 잔존유효수명(remaining useful life, RUL) 예측 기술은 고장 예지의 핵심 목표로서, 시스템의 건전성 상태에 기반하여 정비를 수행하는 상태 기반 정비를 위해 연구되고 있다. 고장 예지 방법에는 크게 물리 모델 기반 방법과 데이터 기반 방법이 있는데, 전자는 하중조건에 따른 열화 거동을 나타내는 함수와 데이터가 주어진 경우이고, 후자는 전자와 같은 물리 모델이 없는 대신 그에 상응하는 많은 수의 데이터에 의존하는 방법이다.
하지만, 열화 물리 모델 및 데이터가 매우 드물고 얻기 힘들다는 면에서 두 방법 모두 실제 시스템에 적용하기에는 현실성이 떨어진다. 따라서 고장 예지는 주로 비교적 얻기 쉬운 가속수명시험(Accelerated Life Test, ALT) 데이터를 통해 이루어지고 있지만, 이는 실제 운용 조건을 반영하지 못한다는 문제점이 있다.
KR 10-2459682 B1
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 적응 역승 법칙에 기초하여 가속수명시험 데이터와 실제 예측 대상 시스템의 초기 데이터를 이용하여 실제 예측 대상에 대한 잔존유효수명을 예측할 수 있는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 의한 가속수명시험 데이터를 수집하고, 대상 시스템의 임의의 시점까지의 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및 상기 수집된 가속수명시험 데이터로부터 열화 한계치(a2)에 도달한 시점(N1,E)과, 상기 대상 시스템에서 상기 임의의 시점(Nx,t)의 열화도(a1)에 도달한 시점(N1,t)을 산출하고, 상기 임의의 시점(Nx,t)과 상기 산출된 시점에 기반하여 상기 대상 시스템의 잔존유효수명(Nx,E)을 산출하는 잔존유효수명 산출부;를 포함하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치가 제공된다.
일 실시예에서, 상기 잔존유효수명 산출부는 하기의 수학식에 따라 잔존유효수명을 산출할 수 있다 :
log(Nx,E) = log(Nx,t) - log(N1,t) + log(N1,E).
일 실시예에서, 상기 가속수명시험 데이터는 매 사이클마다 산출된 열화도를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 가속수명시험 데이터는 상기 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 따라 매 사이클마다 산출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 가속수명시험 데이터는 열화 한계치(a2)까지 산출될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 가속수명시험 데이터는 임의의 하중 조건에서 산출될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 의한 가속수명시험 데이터를 수집하는 제1수집 단계; 대상 시스템의 임의의 시점까지의 데이터를 수집하는 제2수집 단계; 및 상기 수집된 가속수명시험 데이터로부터 열화 한계치(a2)에 도달한 시점(N1,E)과, 상기 대상 시스템에서 상기 임의의 시점(Nx,t)의 열화도(a1)에 도달한 시점(N1,t)을 산출하고, 상기 임의의 시점(Nx,t)과 상기 산출된 시점에 기반하여 상기 대상 시스템의 잔존유효수명(Nx,E)을 예측하는 단계;를 포함하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법이 제공된다.
일 실시예에서, 상기 예측하는 단계는 하기의 수학식에 따라 잔존유효수명을 산출할 수 있다:
log(Nx,E) = log(Nx,t) - log(N1,t) + log(N1,E).
일 실시예에서, 상기 제1수집 단계는 매 사이클마다 열화도를 산출하여 상기 가속수명시험 데이터를 수집할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제1수집 단계는 상기 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 따라 매 사이클마다 산출하여 상기 가속수명시험 데이터를 수집할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제1수집 단계는 상기 시험 시스템에 대한 가속수명시험을 열화 한계치(a2)까지 수행하여 상기 가속수명시험 데이터를 수집할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제1수집 단계는 임의의 하중 조건에서 상기 가속수명시험을 수행하여 상기 가속수명시험 데이터를 수집할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 제7항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능한 기록매체가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법은 적응 역승 법칙에 기초하여 가속수명시험 데이터와 실제 예측 대상 시스템의 초기 데이터를 이용하여 잔존유효수명을 산출함으로써, 현장 데이터를 반영하여 실제 예측 대상에 대한 잔존유효수명을 예측할 수 있으므로 예측 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법은 적응 역승 법칙에 기초하여 알려진 정보만으로 간단한 수식에 의해 잔존유효수명을 예측함으로써, 복잡한 알고리즘의 사용 없이도 잔존유효수명을 정확하게 예측할 수 있으므로 연산 비용을 경감할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법은 적응 역승 법칙에 기초하여 가속수명시험 데이터와 실제 예측 대상 시스템의 초기 데이터를 용합하여 잔존유효수명을 산출함으로써, 예측 대상 시스템에 대한 물리 열화 모델의 존재 여부 및 데이터 부족 문제 등 현실적 어려움을 해결하여 현장에서 적용 가능하여 사용의 편의성을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치 및 방법은 실제 예측 대상 시스템의 현장 데이터를 이용하여 잔존유효수명을 정확도 높게 예측함으로써, 상태기반 정비를 통한 정비 비용을 감소할 수 있으므로 경제성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치의 적응 역승 법칙을 설명하기 위한 그래프로서, (a)는 전통적인 역승 법칙, (b)는 열화 모델을 나타낸 그래프이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법의 순서도이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치를 보다 상세히 설명하도록 한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 데이터 수집부(110) 및 잔존유효수명 산출부(120)를 포함한다.
적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 대상 시스템에 대한 잔존유효수명을 예측하기 위한 장치로서, 전통적인 역승 법칙과 열화 데이터를 융합한 신규한 적응 역승 법칙을 통해 새로운 예측법을 제공하기 위한 장치이다. 여기서, 대상 시스템은 항공, 풍력발전, 전기자동차, 무인기 등 상태기반정비 기술이 필요한 모든 분야의 장치일 수 있다.
기존의 가속수명시험은 다양한 시험 조건에서 수행되지만, 이는 현장의 실제 상황과 상이하므로 신뢰도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 가속수명시험을 통해 획득된 데이터와 현장 데이터를 융합하여 적응 역승 법칙에 기초하여 대상 시스템의 잔존유효수명을 예측할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 적응 역승 법칙에 기초하여 가속수명시험 데이터와 실제 예측 대상 시스템의 초기 데이터를 이용하여 잔존유효수명을 산출함으로써, 현장 데이터를 반영하여 실제 예측 대상에 대한 잔존유효수명을 예측할 수 있으므로 예측 정확도를 향상시킬 수 있다.
데이터 수집부(110)는 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 의한 가속수명시험 데이터를 수집할 수 있다. 여기서, 시험 시스템은 잔존유효수명을 예측하고자 하는 대상 시스템과 동일한 특성을 갖는 시스템이다. 이때, 가속수명시험 데이터는 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 따라 매 사이클마다 산출될 수 있다. 즉, 가속수명시험은 매 사이클마다 데이터를 산출할 수 있다.
일례로, 가속수명시험 데이터는 매 사이클마다 산출된 열화도를 포함할 수 있다. 즉, 가속수명시험은 매 사이클마다 열화도를 측정할 수 있다. 여기서, 사이클은 시간의 흐름을 의미하는 것으로, 대상물에 대한 일정 단위의 운전 기간일 수 있다. 일례로, 항공기, 선박 및 자동차의 경우, 사이클은 1회 운행 주기일 수 있다.
또한, 가속수명시험 데이터는 임의의 하중 조건에서 산출될 수 있다. 즉, 가속수명시험은 임의의 하중에서 수행될 수 있다. 아울러, 가속수명시험 데이터는 열화 한계치(a2)까지 산출될 수 있다. 즉, 가속수명시험은 열화 한계치(a2)까지 수행될 수 있다.
이와 같이, 데이터 수집부(110)는 임의의 하중을 갖는 시험 시스템에 대하여 열화 한계치(a2)까지 매 사이클 마다 수행되며 매 사이클별 열화도를 산출한 가속수명시험 데이터를 수집할 수 있다.
또한, 데이터 수집부(110)는 대상 시스템의 임의의 시점까지의 데이터를 수집할 수 있다. 이때, 데이터 수집부(110)는 대상 시스템의 임의의 시점(사이클)에서의 열화도를 측정할 수 있다. 여기서, 열화도는 균열의 크기일 수 있다.
잔존유효수명 산출부(120)는 데이터 수집부(110)에서 수집된 가속수명시험 데이터로부터 잔존유효수명을 산출하는데 사용할 데이터를 산출할 수 있다. 일례로, 잔존유효수명 산출부(120)는 가속수명시험 데이터로부터 열화 한계치(a2)에 도달한 시점(N1,E)을 산출할 수 있다.
또한, 잔존유효수명 산출부(120)는 가속수명시험 데이터로부터 열화도(a1)에 도달한 시점(N1,t)을 산출할 수 있다. 여기서, 열화도(a1)는 데이터 수집부(110)에서 수집된 대상 시스템의 데이터에서 임의의 시점(Nx,t)의 열화도일 수 있다. 즉, 잔존유효수명 산출부(120)는 대상 시스템의 임의의 시점(Nx,t)의 열화도(a1)에 대응하여 가속수명시험 데이터 상의 해당 열화도(a1)에 도달한 시점(N1,t)을 산출할 수 있다.
이때, 잔존유효수명 산출부(120)는 대상 시스템 데이터의 임의의 시점(Nx,t)과 가속수명시험 데이터에서 산출된 시점((N1,t) 및 (N1,E))에 기반하여 대상 시스템의 잔존유효수명(Nx,E)을 산출할 수 있다. 이는 도 2를 참조하여 후술하는 바와 같이, 가속수명시험 데이터와 대상 시스템의 열화 데이터 사이의 상관성에 의해 산출될 수 있다.
일례로, 잔존유효수명 산출부(120)는 하기의 수학식 1에 따라 잔존유효수명(Nx,E)을 산출할 수 있다.
Figure pat00001
여기서, 잔존유효수명 산출부(120)는 대상 시스템 데이터의 임의의 시점(Nx,t)과 가속수명시험 데이터에서 산출된 시점((N1,t) 및 (N1,E)) 사이의 적응 역승 법칙을 적용하여 로그 시간으로 잔존유효수명을 예측할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 적응 역승 법칙에 기초하여 가속수명시험 데이터와 실제 예측 대상 시스템의 초기 데이터를 용합하여 잔존유효수명을 산출함으로써, 예측 대상 시스템에 대한 물리 열화 모델의 존재 여부 및 데이터 부족 문제 등 현실적 어려움을 해결하여 현장에서 적용 가능하여 사용의 편의성을 향상시킬 수 있다.
아울러, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 실제 예측 대상 시스템의 현장 데이터를 이용하여 잔존유효수명을 정확도 높게 예측함으로써, 상태기반 정비를 통한 정비 비용을 감소할 수 있으므로 경제성을 향상시킬 수 있다.
본 발명은 가속수명모델의 기울기와 열화 모델의 변수 사이 상관관계를 규명하여 새로운 고장 예지 방법을 제안한다. 이하, 도 2를 참조하여 이들에 대한 상관관계를 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치의 적응 역승 법칙을 설명하기 위한 그래프로서, (a)는 전통적인 역승 법칙, (b)는 열화 모델을 나타낸 그래프이다.
도 2를 참조하면, 본 발명은 가속수명시험 데이터에 기반한 전통적인 역승 법칙(Inverse Power Law)의 특징을 파악하고, 실제 예측 대상 시스템의 초기 데이터에 근거하여 역승 법칙에 의해 예측된 초기 잔존유효수명을 업데이트하는 잔존유효수명 예측을 위한 적응 역승 법칙을 제안한다.
먼저, 전통적인 역승 법칙은 하기의 수학식 2와 같다.
Figure pat00002
여기서, N은 수명, S는 하중, α,β는 모델 계수이며, 특히 기울기 β는 하중이 1 만큼 변했을 때 수명의 변화량을 나타낸다.
또한, 널리 알려진 열화 모델로서 균열 성장 거동을 나타내는 열화 모델(Paris)은 하기의 수학식 3과 같이 표현된다.
Figure pat00003
여기서 a는 균열크기, N은 사이클(수명), σ는 하중, C와 m은 모델 변수이고, m은 (임의의 균열 크기에서) 하중(Δσ)이 1만큼 변했을 때 수명의 변화량을 나타낸다.
따라서 역승법칙의 β와 Paris 모델의 m은 본질적 속성이 같으며, 동일한 대상에 대해 같은 값을 갖는다. 이러한 사실에 기반하여 기존 역승 법칙을 고장 예지에 적용하는 방법은 아래에서 설명된다.
도 2(a)는 수학식 2의 수명(x축)과 하중(y축)의 관계를 나타내고, 도 2(b)는 수학식 3의 시간(x축)에 따른 균열 성장 거동을 나타낸다. 여기서, 파선(a1) 및 직선(a2)은 각각 같은 열화 수준(같은 균열 크기)을 나타내며, L1:3,X은 다른 수준의 하중조건을 나타낸다.
우선, a2를 열화 한계치라고 가정하고, 고장까지 걸리는 시간을 세가지 수준(L1:3)의 하중 하에서 가속시험하면, 도 2(a)의 직선 상의 원, 세모, 네모로 표시된 마커의 결과가 얻어진다. 이와 같은 세가지 수준의 시험 결과로부터 선형 모델을 구하면, 일정한 기울기(m)를 갖는 직선이 되며, 이는 도 2(b)의 수평선에 해당된다.
이론적으로는 세가지 수준의 가속수명시험을 통해 다른 하중 LX에서의 수명을 쉽게 구할 수 있다. 그러나 L1:3는 실험실의 가속시험 환경에서 얻어진 결과이고, LX는 실제 운용 환경이라는 점을 고려하면, 다양한 불확실성으로 인해 LX에서의 수명 예측 정확도는 매우 낮아질 수밖에 없다.
이제, 하중조건이 일정하게 유지되면서 한계치가 낮아지는(a2→a1) 경우를 고려해 보면, 도 2(a)에 나타낸 것과 같이, 원, 세모, 네모 마커는 왼쪽으로 수평하게 이동된다. 각각은 동일 시스템에서 한계치만 달라진 것으로, 기울기 m은 변화가 없기 때문에 직선(a2)과 파선(a1)은 평행하다.
이때, 세 하중에서의 이동 거리는 같다. 이는 특성이 동일한 시스템에서 다음이 성립함을 의미한다. 첫 번째로, 도 2(a)의 수평 방향으로 직선과 파선의 거리가 동일한 것으로부터 열화 수준(균열 크기)에 따른 로그 수명의 변화는 하중 크기에 상관없이 동일하다. 두 번째로, 도 2(a)의 직선 또는 파선 상에서 하중에 따른 로그 수명의 변화 역시 열화 수준에 상관없이 동일하다.
이러한 사실을 도 2(b)의 열화 거동에 적용하면, 가속수명시험 데이터 한 세트(L1)와 대상 시스템(LX)의 임의의 시점(NX,t)까지의 데이터가 얻어지면 대상 시스템(LX)의 잔존유효수명(NX,E)을 다음의 수학식 4와 같이 예측할 수 있다.
Figure pat00004
수학식 4의 1줄 및 2줄은 각각 앞의 첫 번째 및 두 번째 사실에 상응하고, 3줄은 1줄 또는 2줄로부터 얻어지며 수학식 1과 같다. 수학식 4의 3줄에서, 우변은 현시점(NX,t)에서 모두 알려진 값이며, 현시점이 업데이트됨에 따라, 대상 시스템(LX)의 측정 데이터가 반영되면서 최종 잔존유효수명(NX,E)도 업데이트됨을 알 수 있다. 여기서, 실제 운영 상의 데이터가 반영된다는 것은 불확실한 하중조건, 물성치의 산포 등이 반영되면서 NX,t 역시 초기 추정치와 달라진다는 의미이다. 따라서 현시점의 데이터들을 이용함으로써, 불확실성을 배제하여 대상 시스템의 잔존유효수명을 예측할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 적응 역승 법칙에 기초하여 알려진 정보만으로 간단한 수식에 의해 잔존유효수명을 예측함으로써, 복잡한 알고리즘의 사용 없이도 잔존유효수명을 정확하게 예측할 수 있으므로 연산 비용을 경감할 수 있다.
본 명세서에서, 열화 거동으로서 Paris 모델을 예로 하였으나, 지수함수의 특성을 갖는 다양한 열화 모델에 적용될 수 있음은 물론이다. 즉, 이상적인 열화 거동은 지수함수 형태를 갖기 때문에 본 발명의 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 그 활용범위가 매우 넓다. 일례로, 본 발명의 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 배터리 열화 거동에도 적용될 수 있다.
이하, 도 3을 참조하여 본 발명의 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법을 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법의 순서도이다.
도 3을 참조하면, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법(200)은 가속수명 시험에 의한 데이터를 수집하는 단계(단계 S210), 대상 시스템의 임의의 시점까지의 데이터를 수집하는 단계(S220) 및 대상 시스템의 잔존유효수명을 예측하는 단계(S230)를 포함한다.
보다 상세히 설명하면, 도 3에 도시된 바와 같이, 먼저, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 의한 가속수명시험 데이터를 수집한다(단계 S210). 여기서, 시험 시스템은 잔존유효수명을 예측하고자 하는 대상 시스템과 동일한 특성을 갖는 시스템이다.
이때, 가속수명시험은 매 사이클마다 데이터를 산출할 수 있다. 일례로, 가속수명시험은 매 사이클마다 열화도를 산출할 수 있다. 여기서, 가속수명시험은 임의의 하중에서 수행될 수 있다. 아울러, 가속수명시험은 열화 한계치(a2)까지 수행될 수 있다.
다음으로, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 대상 시스템의 임의의 시점(Nx,t)까지의 데이터를 수집한다(단계 S220). 이때, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 대상 시스템의 임의의 시점(사이클)에서의 열화도를 측정할 수 있다. 여기서, 열화도는 균열의 크기일 수 있다.
다음으로, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 수집된 가속수명시험 데이터와 대상 시스템의 데이터에 기초하여 잔존유효수명을 예측한다(단계 S230).
이때, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 수집된 가속수명시험 데이터로부터 잔존유효수명을 산출하는데 사용할 데이터를 산출할 수 있다. 일례로, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 가속수명시험 데이터로부터 열화 한계치(a2)에 도달한 시점(N1,E)을 산출할 수 있다.
또한, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 가속수명시험 데이터로부터 열화도(a1)에 도달한 시점(N1,t)을 산출할 수 있다. 여기서, 열화도(a1)는 수집된 대상 시스템의 데이터에서 임의의 시점(Nx,t)의 열화도일 수 있다. 즉, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 대상 시스템의 임의의 시점(Nx,t)의 열화도(a1)에 대응하여 가속수명시험 데이터 상의 해당 열화도(a1)에 도달한 시점(N1,t)을 산출할 수 있다.
이때, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 대상 시스템 데이터의 임의의 시점(Nx,t)과 가속수명시험 데이터에서 산출된 시점((N1,t) 및 (N1,E))에 기반하여 대상 시스템의 잔존유효수명(Nx,E)을 산출할 수 있다. 일례로, 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)는 수학식 1에 따라 잔존유효수명(Nx,E)을 산출할 수 있다.
상기와 같은 방법들은 도 1에 도시된 바와 같은 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치(100)에 의해 구현될 수 있고, 특히, 이러한 단계들을 수행하는 소프트웨어 프로그램으로 구현될 수 있으며, 이 경우, 이러한 프로그램들은 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되거나 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다.
이때, 컴퓨터 판독가능한 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의해 판독가능한 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함하며, 예를 들면, ROM, RAM, CD-ROM, DVD-ROM, DVD-RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광 데이터 저장장치 등일 수 있다.
이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.
100: 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치
110 : 데이터 수집부 120 : 잔존유효수명 산출부

Claims (13)

  1. 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 의한 가속수명시험 데이터를 수집하고, 대상 시스템의 임의의 시점까지의 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
    상기 수집된 가속수명시험 데이터로부터 열화 한계치(a2)에 도달한 시점(N1,E)과, 상기 대상 시스템에서 상기 임의의 시점(Nx,t)의 열화도(a1)에 도달한 시점(N1,t)을 산출하고, 상기 임의의 시점(Nx,t)과 상기 산출된 시점에 기반하여 상기 대상 시스템의 잔존유효수명(Nx,E)을 산출하는 잔존유효수명 산출부;
    를 포함하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 잔존유효수명 산출부는 하기의 수학식에 따라 잔존유효수명을 산출하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치.
    log(Nx,E) = log(Nx,t) - log(N1,t) + log(N1,E)
  3. 제1항에 있어서,
    상기 가속수명시험 데이터는 매 사이클마다 산출된 열화도를 포함하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 가속수명시험 데이터는 상기 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 따라 매 사이클마다 산출되는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 가속수명시험 데이터는 열화 한계치(a2)까지 산출되는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 가속수명시험 데이터는 임의의 하중 조건에서 산출되는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 장치.
  7. 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 의한 가속수명시험 데이터를 수집하는 제1수집 단계;
    대상 시스템의 임의의 시점까지의 데이터를 수집하는 제2수집 단계; 및
    상기 수집된 가속수명시험 데이터로부터 열화 한계치(a2)에 도달한 시점(N1,E)과, 상기 대상 시스템에서 상기 임의의 시점(Nx,t)의 열화도(a1)에 도달한 시점(N1,t)을 산출하고, 상기 임의의 시점(Nx,t)과 상기 산출된 시점에 기반하여 상기 대상 시스템의 잔존유효수명(Nx,E)을 예측하는 단계;
    를 포함하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 예측하는 단계는 하기의 수학식에 따라 잔존유효수명을 산출하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법.
    log(Nx,E) = log(Nx,t) - log(N1,t) + log(N1,E)
  9. 제7항에 있어서,
    상기 제1수집 단계는 매 사이클마다 열화도를 산출하여 상기 가속수명시험 데이터를 수집하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 제1수집 단계는 상기 시험 시스템에 대한 가속수명시험에 따라 매 사이클마다 산출하여 상기 가속수명시험 데이터를 수집하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 제1수집 단계는 상기 시험 시스템에 대한 가속수명시험을 열화 한계치(a2)까지 수행하여 상기 가속수명시험 데이터를 수집하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 제1수집 단계는 임의의 하중 조건에서 상기 가속수명시험을 수행하여 상기 가속수명시험 데이터를 수집하는 적응 역승 법칙 기반 잔존유효수명 예측 방법.
  13. 제7항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
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