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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강철구
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 건국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
이 논문의 연구 히스토리 (8)
2022
2021
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빅데이터 처리 기법과 인터넷 기술의 발전으로 동시다발적인 데이터 연산이 가능해지면서, 철도차량의 효율적인 유지보수 및 유지보수 비용 감소를 위해 상태기반유지보수가 주목받고 있다. 본 논문에서는 철도차량 현가장치와 공기압축기의 상태모니터링 기법에 대해 다루고자 한다.
본 논문은 두 부분으로 나뉜다. 첫번째 파트에서는 우선 철도차량 현가장치의 결함 파라미터를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 상태모니터링 알고리즘을 확장칼만필터를 이용해 구현한다. 현가장치 동역학 방정식에 따라 상태변수와 선형 상태방정식을 구하고, 상태변수에 추정 파라미터를 포함시켜 비선형으로 확장하여, 추정 파라미터가 포함된 상태변수를 확장칼만필터 알고리즘을 사용해 추정한다. 현가장치 Simulink 모델을 기반으로 결함 파라미터에 대한 센서 신호를 얻고, 확장칼만필터를 이용하여 결함 파라미터를 추정하는 상태모니터링 기법을 제안한다. 또한 추정 시간 증가에 따른 추정 성능 저하를 개선하기 위해 기억인자를 도입하여 확장칼만필터 알고리즘의 오차공분산 감소를 보정하는 알고리즘을 제작한다. 알고리즘의 타당성을 확인하기 위하여 MATLAB을 이용하여 기존의 확장칼만필터 알고리즘과 비교 확인한다.
논문의 두번째 부분에서는 MATLAB을 기반으로 공기압축기 상태모니터링을 알고리즘 제작을 위한 2단 왕복동형 공기압축기의 수치해석 시뮬레이션 모델을 만들고 실린더의 압력 변화와 밸브 운동을 확인하는 연구를 수행하였다.
본 논문은 두 부분으로 나뉜다. 첫번째 파트에서는 우선 철도차량 현가장치의 결함 파라미터를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 상태모니터링 알고리즘을 확장칼만필터를 이용해 구현한다. 현가장치 동역학 방정식에 따라 상태변수와 선형 상태방정식을 구하고, 상태변수에 추정 파라미터를 포함시켜 비선형으로 확장하여, 추정 파라미터가 포함된 상태변수를 확장칼만필터 알고리즘을 사용해 추정한다. 현가장치 Simulink 모델을 기반으로 결함 파라미터에 대한 센서 신호를 얻고, 확장칼만필터를 이용하여 결함 파라미터를 추정하는 상태모니터링 기법을 제안한다. 또한 추정 시간 증가에 따른 추정 성능 저하를 개선하기 위해 기억인자를 도입하여 확장칼만필터 알고리즘의 오차공분산 감소를 보정하는 알고리즘을 제작한다. 알고리즘의 타당성을 확인하기 위하여 MATLAB을 이용하여 기존의 확장칼만필터 알고리즘과 비교 확인한다.
논문의 두번째 부분에서는 MATLAB을 기반으로 공기압축기 상태모니터링을 알고리즘 제작을 위한 2단 왕복동형 공기압축기의 수치해석 시뮬레이션 모델을 만들고 실린더의 압력 변화와 밸브 운동을 확인하는 연구를 수행하였다.
목차
1. 서 론 11.1. 연구 배경 11.2. 사전 연구 21.3. 논문의 구성 42. 철도차량 상태기반유지보수 52.1. 상태기반유지보수 과정 52.2. 모델기반기법과 신호기반기법 73. 현가장치 상태모니터링 83.1. 철도차량 현가시스템 모델 83.1.1. 궤도 틀림(track irregularities) 103.1.2. 철도차량 현가시스템 동역학 모델 103.1.3. 가속도계 설치 위치 183.2. 확장칼만필터(extended Kalman filter) 213.2.1. 현가시스템 상태방정식 213.2.2. 확장칼만필터 알고리즘 253.2.3. 시뮬레이션 및 결과 274. 공기압축기 상태모니터링 324.1. 공기압축기의 상태모니터링 324.1.1. 공기압축기의 분류 324.1.2. 공기압축기 상태모니터링 기법 334.2. 공기압축기 시뮬레이션 354.2.1. 공기압축기 작동원리 354.2.2. 실린더 압력모델 384.2.3. 밸브 역학 404.2.4. 공기압축기 시뮬레이션 및 결과 425. 결 론 46참고문헌 48부록 1. 상태행렬 53부록 2. MATLAB Code 58국문초록 69
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