요 약


제 목 : 초음파 검측을 이용한 전철전력설비 고장 예후의 검출과 분석

철도 역사주변의 전철전력설비 중심으로 설비들의 노후 및 제작 불량 등의 불건전한 상태로 인한 사고를 예방하기 위해 도보순회점검 및 차상점검을 시행하고 있다. 복잡하고 수많은 전철전력설비물을 유지보수자가 진단하며 지속적인 점검을 시행하고 있으나 사고장애를 사전에 찾아낸다는 것은 어려운 현실이다.
응력(Stress)을 받는 재질 내부에서 국부적인 변형으로 발생된 에너지가 순간적으로 방출될 때 발생하는 탄성파(압축파)를 가지며 이런 파는 금속재료 내에서 전위이동(Dislocation motion) 등 AE(Acoustic Emission) 센서에서 감지되어 전기적인 신호로 변환 후 증폭단계를 거쳐 다양한 형태로 나타난다. AE(Acoustic Emission)센서를 사용하여 검출된 신호를 확인해 보면 매우 높은 주파수 영역의 신호를 가지고 있어 이러한 고조파 영역을 헤테로다인(Heterodyne) 변조과정을 거쳐 사람이 들을 수 있는 가청주파수로 변환한 소리 정보를 이용하여 재료의 고장에 대한 유무 판단된다.
본 연구에서 측정 장소별 열화상카메라로 측정한 온도 편차 분포 결과를 보면 해당 고장점에서 나오는 온도 편차 분포를 분석하면 편차 범위가 작아 열화상의 해당 고장점을 가지는 불량이라고 예측 판단 할 수 없었다.
현재 한국전력공사에서 실측하는 검측장비를 사용하여 검측하였다. 기존 검측장비는 직접 검출기를 전철전력설비로 향하면서 주변을 이동하며 측정하는데 상호간섭 최소화를 위한 정확한 측정을 위하여 지향각 및 거리를 일정하게 유지되도록 수집장치를 제작하여 측정에 맞게 개선하였다.
고장점 발생부에서 마이크로 초음파 신호음을 검측한 파일의 신호값을 시간(초)에 따른 주파수를 분리하여 FFT(Fast Fourier Transform)시킨 dB값들을 Waterfall 분석 방법을 사용하여 그래프로 나타내었다.
전철전력설비물의 정상 상태에서 마이크로 초음파 신호음을 분석한 결과 시간(초)의 변화에 따라 주파수 변화 특성이 발생하지 않았다. 따라서 고장점에서 발생되는 마이크로 초음파 신호음을 검측한 결과 GAIN 45, 50, 55에서는 작은 주파수 대역이 형성되고 GAIN 65이상은 주위 잡음과 주파수값이 중첩되어 정확한 분석이 어려웠다.
전주번호표(23-8)의 신호음 분석 결과를 보면 GAIN 60에서 주파수 중복 값(1500, 3782, 4382Hz), 전주번호표(24-1)의 신호음 분석 결과를 보면 GAIN 60에서 주파수 중복값(1500, 3543Hz), 전주번호표(11-3)의 신호음 분석 결과를 보면 GAIN 60에서 주파수 중복값(3180 ~ 3782HZ)의 주파수 대역이 생성되었다.
검출기 Corn의 수신부를 각도별로 고장점에서 발생되는 마이크로 초음파 신호음을 측정하기에 40도, 50도, 60도, 70도로 변경하면서 검측값은 각도에 미치는 영향을 분석한 결과 각 60도에서 정확한 분석값은 측정할 수 있다.
검측장비의 수신부의 위치를 변경하면서 고장점에서 나오는 마이크로 초음파 신호음을 검측하고 분석결과 전력설비의 종방향으로 검측하면 정확한 분석값을 검측할 수 있다.
따라서 전철전력설비의 고장점에서 발생되는 마이크로 초음파 신호음을 검측한 결과 GAIN, 각도, 위치별 주파수 특성을 보면 고장점인 전철전력설비 발생부의 주파수 대역의 그룹 형성되었다.
전주번호표(23-8) 애자접속부분의 신호음 분석 결과를 보면 3그룹의 주파수 중복값(1500, 3782, 4382Hz), 전주번호표(24-1) 조가선 보호구 철심 부분의 신호음 분석 결과를 보면 2그룹의 주파수 중복값(1500, 3543Hz), 전주번호표(11-3) 애자절연부분의 신호음 분석 결과를 보면 1그룹의 주파수 중복값(3180 ~ 3782HZ)이 형성되었다.