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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김병진 (Electronic Engineering, Sogang University) 강석주 (Electronic Engineering, Sogang University) 박준영 (KEPCO Research Institute, Korea Electric Power Corporation)
저널정보
한국전력공사 KEPCO Journal on electric power and energy KEPCO Journal on electric power and energy 제2권 제4호
발행연도
2016.1
수록면
619 - 625 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

풍력발전기 블레이드 고장 진단을 위한 움직임 벡터 추정 시스템
김병진 ,  최송우 ,  강석주 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.07 학술대회자료
블레이드 각속도 통계 정보 기반 풍력 발전기 고장 진단 모니터링 시스템
김병진 ,  강석주 ,  박준영 KEPCO Journal on electric power and energy 2016.01 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 풍력 발전 시스템에서 발생 가능한 고장 중 블레이드에 대한 고장 진단 방법으로 자이로 센서를 이용한 각속도 측정을 통해 고장 진단용 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 손상이 발생하지 않은 상태의 블레이드 회전에 대한 각속도 dataset을 구성한다. 블레이드 상태 판별을 위한 dataset 구성이 되었다면, 임의의 상태에 대한 블레이드가 부착된 풍력 발전기를 일정한 힘을 가해 회전시킨 후 최종적으로 블레이드의 손상 정도에 따라 발생하는 각속도의 차이를 비교하여 블레이드의 고장 진단에 대해 판단한다. 실험 결과 정상 상태의 블레이드는 초당 1회 (초당 $360^{\circ}$) 이상의 속도로 회전을 진행하며, 손상 상태의 블레이드는 초당 1회 미만의 속도로 회전하며 표준 편차가 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
#Wind Turbine #Gyro Sensor #Angular Velocity #Monitoring System

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