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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이준탁
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 동아대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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본 연구에서는 자동차용 엔진 오일의 열화 정도를 측정하고 엔진 오일의 교체시기를 예측하기 위해 임피던스 해석에 기반한 지능형 엔진 오일 열화 진단 시스템을 설계하였다. 주행 거리가 증가하는 엔진 오일 샘플들로부터 자체 제작한 평행 평판 전극형 센서를 이용해 실측한 데이터로부터 열화에 따른 컨덕턴스와 서셉턴스의 변화를 추출해 낼 수 있었고, 이를 이용하여 엔진 오일 열화 등가회로를 모델링하였고, 퍼지 추론기법을 이용하여, 엔진 오일의 열화 추이를 추정하고, 교체 시점을 결정할 수 있게 하였다.
즉, 진단하고자 하는 엔진 오일의 컨덕턴스와 서셉턴스를 측정하기 위해 센서를 통해 측정한 출력 전압과 출력 전류를 Lock-in Amplifier를 통해 신호 처리하여 컨덕턴스와 서셉턴스를 측정하였다. 설계한 시스템에 의해 측정한 데이터와 모델링에 의해 추정된 데이터를 비교한 결과 0.2% 이내로 추정됨을 확인하였다. 또한 측정한 데이터의 증가율을 이용하여 엔진 오일의 열화 정도를 퍼지 추론을 통해 추론하였고, 추론 결과 엔진 오일 열화 정도가 85% 이상이 되는 시점이 적절한 교체 시점으로 추정되었다.
향후, 보다 정밀한 열화 진단을 위해 다양한 엔진 오일 샘플들을 추가 하여 일반화시키는 연구가 수행되어야 할 것이며, 이를 위해 차량의 상태, 운전습관, 엔진 오일 종류 등의 변수를 고려하여 정확한 엔진 오일 열화 진단 시스템을 구축해 나가야 할 것이다.
즉, 진단하고자 하는 엔진 오일의 컨덕턴스와 서셉턴스를 측정하기 위해 센서를 통해 측정한 출력 전압과 출력 전류를 Lock-in Amplifier를 통해 신호 처리하여 컨덕턴스와 서셉턴스를 측정하였다. 설계한 시스템에 의해 측정한 데이터와 모델링에 의해 추정된 데이터를 비교한 결과 0.2% 이내로 추정됨을 확인하였다. 또한 측정한 데이터의 증가율을 이용하여 엔진 오일의 열화 정도를 퍼지 추론을 통해 추론하였고, 추론 결과 엔진 오일 열화 정도가 85% 이상이 되는 시점이 적절한 교체 시점으로 추정되었다.
향후, 보다 정밀한 열화 진단을 위해 다양한 엔진 오일 샘플들을 추가 하여 일반화시키는 연구가 수행되어야 할 것이며, 이를 위해 차량의 상태, 운전습관, 엔진 오일 종류 등의 변수를 고려하여 정확한 엔진 오일 열화 진단 시스템을 구축해 나가야 할 것이다.
목차
Ⅰ. 서론 11. 1 연구 배경 11. 2 연구 동향 21. 3 연구의 구성 4Ⅱ. 엔진 오일 열화의 임피던스 해석 52. 1 엔진 오일의 열화 5가. 열화에 의한 물성 변화 5나. 열화에 의한 전기적 특성 변화 72. 2 엔진 오일의 임피던스 실측 9가. 엔진 오일 샘플 9나. 센서 제작 및 임피던스 실측 10Ⅲ. 지능형 엔진 오일 열화 진단 시스템의 설계 123. 1 엔진 오일 열화 진단 시스템 개요 123. 2 엔진 오일 열화 등가회로 모델링 143. 3 Lock-in Amplifier를 이용한 컨덕턴스와 서셉턴스 측정 183. 4 퍼지 추론 243. 5 지능형 엔진 오일 열화 진단 시스템 28Ⅳ. 실험 및 고찰 304. 1 엔진 오일의 임피던스 실측 및 해석 304. 2 엔진 오일의 열화 추이 추정 334. 3 퍼지 추론 기법을 통한 엔진 오일의 열화 진단 39가. 퍼지 추론부 설계 39나. 퍼지 추론 결과 434. 4 검토 및 고찰 45Ⅴ. 결론 47참고문헌 49Abstract 52
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