비접촉 공기 초음파 신호 특성을 이용한 팬 상태 예측 모델 개발

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확장요약문

풍력발전기 블레이드와 산업용 팬 등 회전 날개의 손상을 운전 중 파악하는 것은 설비 유지관리에 중요하다. 이를 위해 날개에 센서를 부착하지 않고 외부에서 초음파를 송수신하는 능동 계측을 고려할 수 있다. 이 방식은 팬의 방사 소음을 수집하는 수동 음향 계측과 달리, 송신 주파수와 경로를 정하여 팬 후방 유동을 통과한 신호의 변화를 관측할 수 있다. 유동을 초음파 산란 신호로 측정한 선행연구를 바탕으로, 본 연구는 팬 상태에 따른 회전 거동과 후류 변화가 수신 신호의 진폭 변조에 반영된다는 가설을 검토한다. 실물 손상 시험의 제약을 고려하여 풍력 블레이드 뿌리부 손상 등을 참고한 7 엽 소형 팬 시험대를 구성하고, 측정 시점의 정상·결함 상태를 판별하는 예측 모델을 개발하고자 한다. 송신기와 수신기 각 1 개를 팬 후방을 가로지르도록 배치하고 40 kHz 연속파를 송수신한다. 결함은 균열을 모사한 뿌리부 절개, 질량 불균형, 피치 +10° 로, 각각 날개 구조, 회전 거동, 후류를 달리 변화시키도록 설정한다. 회전수 차이에 의한 피크 이동만으로 조건이 구분되지 않도록, 광학 센서로 측정한 회전수를 PWM 제어에 피드백하여 공통 목표 회전수에서 취득한다. 수신 신호는 반송파를 복조해 포락선을 추출하고, 포락선 스펙트럼에서 회전 주파수 fr, 날개 통과 주파수(Blade Passing Frequency, BPF) 7fr 및 고조파 대역의 에너지를 구한다. 이 중 정상·결함 차이가 반복 측정의 변동보다 큰 대역을 입력 특징으로 선정한다. 모델은 정상 상태만 학습한 오토인코더(Autoencoder, AE)를 중심으로 다른 이상 탐지 기법과 비교하여 구성하고, AE 의 재구성 오차 등 모델별 이상 점수가 정상 검증 자료로 정한 판정 임계값을 넘으면 결함으로 판정한다. 학습·검증·평가 자료는 측정 회차 단위로 분리하고, 특징 선정과 모델 조정에는 평가 자료를 사용하지 않는다. 모델별로 정상 상태의 오탐률과 결함 조건별 탐지율을 비교한다. 이를 통해 능동 초음파 계측과 신호 특징 분석을 연결한 운전 중 팬 상태 예측 모델을 제시하고자 한다.