Prognostics and Health Management

In the safety critical systems such as aerospace structures and nuclear power plant, it is utmost important to monitor the performance degradation during their operation arising due to the wear and crack growth. Current practice is just to rely on periodic maintenance regardless of their criticality, which is overly costly and time consuming. In order to resolve this problem, PHM (prognostics and health management) is recently drawing attention in the associated industry. The PHM is to monitor the health signal of the system under operation, diagnose the state of health, and predict the residual life under the future operation. The PHM technique may enable near-zero break down of the system, and hence, the condition based maintenance with cost-effective way. In this lab, the model based prognostics technique is developed for crack growth of aircraft, battery degradation and damage growth of wind turbine gearbox. During the process, Bayesian framework is employed to account for the various uncertainties.

고장예지 및 안전관리

(PHM, Prognostics and Health Management)

항공 및 원자력발전소 같은 고가의 시스템에서는 운용 중 어쩔 수 없이 발생하는 마모, 결함 등 손상(damage)을 탐지, 모니터 및 예측하는 관리기술이 매우 중요합니다. 그렇지 않으면 이들이 한계수준을 넘어 대형사고를 유발하기 때문입니다. 이를 위해 현재는 정기적 유지보수(PM, Planned Maintenance)를 하고 있지만, 고가의 시스템이라는 이유로 매년 과도하게 높은 비용이 지출되고 있습니다. 이를 위해 최근에는 미국 국방고등연구국(DARPA) 주도로 고장예지(prognostics) 기술을 개발하여 불필요한 수리를 줄이고 수명을 연장하는 조건부 유지보수(CBM, Condition-Based Maintenance)를 실현하고자 하고 있습니다. 본 연구실에서는 해외 선도 대학과 함께 마모 및 크랙 측정 데이터를 이용하여 잔존수명(RUL, Remaining Useful Life)을 추정하는 고장예지기술을 개발하고 있습니다. 또한 개발된 기술을 국내 국방, 항공 및 자동차 부품의 수명예측관리와 가속수명시험/가속열화시험 등에 활용하는 방법도 연구하고 있습니다.


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