베어링 잔존 수명 예측을 위한 주파수 에너지 기반 특징신호 추출 document_id A220517039156

철도는 항공기, 선박 등과 더불어 대표적 대중교통 수단으로서 최근 고속 철도의 등장으로 인해 그 비중이 점점 더 높아지고 있으며, 아울러 대형사고의 위험 또한 증가하고 있다.이중에서 철도 차량의 차축 베어링은 높은 안전성이 요구되는 부품으로서 최근 이의 고장예측을 위한 건전성 관리기술(Prognostics and Health Management, PHM)에 많은 연구가 집중되고 있다. PHM은 센서를 통해 얻은 데이터로부터 결함관련 특징신호를 추출하고 현재의 고장수준 진단과 미래의 고장싯점을 예측하는 기술로서, 이중에서 가장 중요한 부분은 올바른 특징신호를 추출하는 것이다. 그러나 지금까지의 특징신호들은 잡음으로 인한 심한 변동이나 비단조 경향으로 인해 고장예측에 이용하기에 부족한 점이 있었다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 주파수 에너지 이동현상을 기반으로 정보 엔트로피를 특징신호로 사용하는 새로운 특징신호 추출법을 개발하고 IEEE 2012 PHM 경진대회에서 공개된 FEMTO 베어링 수명시험 데이터를 대상으로 기존의 특징신호들과 고장예측 성능비교를 함으로써 그 우수성을 검증하였다. 베어링 고장 예측은 사전에 예기치 못한 고장을 방지하기 위해서 아주 중요한 분야이다. 보다 정확하고, 조기 고장 예측을 위해서는 고장 예측에 적합한 특징신호를 추출하는 작업이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 베어링이 고장에 도달하면서 특정 주파수에서의 에너지가 상승하게 된다는 물리적 현상에 주목하였다. 이를 통해 특정 주파수에서의 주파수 에너지를 이용한 특징신호를 새롭게 추출하였으며, 기존 연구보다 더 향상된 특정 주파수 수렴 속도를 확보하였다. 또한 베어링 PHM 분야에서 전통적으로 사용되고 있었던 특징신호와의 성능을 비교하였으며, 이를 위한 지표로 Spearman's correlation을 도입하였다. 그 결과 에너지 엔트로피가 기존 특징신호들에 비해서 더 높은 단조 경향을 보이고, 수명 기간 동안 특징신호의 떨림현상이 발견되지 않았다. 에너지 엔트로피를 고장 예측을 위한 특징신호로 사용하면, 보다 정확하게 잔존 수명을 예측할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 본 연구에서는 베어링의 고장을 의미한 임계수준에 대한 정의를 제시하지 못했다. 향후 연구에서는 에너지 엔트로피를 이용한 고장 임계수준을 정의하고, 이를 이용하여 다양한 데이터에서의 베어링 고장을 실제로 예측하는 연구를 진행할 것이다.