Early Detection for Refrigerant Leakage based on Radar System Operation Data
Moon-Sik Kang, Yun-Kyung Park, Woong-Seok Noh, Tae-Ho Kang, Il-Hoon Cho, Gun-Su Jeon · Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society · 2023
정비전략은 고장정비와 예방정비를 넘어서, 장비의 상태를 모니터링하고 센싱데이터를 분석하여 필요한 시점에 필요한 정비만을 수행하는 상태기반정비(Condition-based maintenece, 이하 CBM)로 발전 중이다. CBM의 중요성이 강조됨에 따라 국방 분야에서도 CBM도입을 위한 제도적 개선 및 관련 연구들이 수행되고 있다. 그러나 기존 CBM 관련 연구는 실 운용데이터 획득의 어려움으로 인해 주로 실험실 환경에서의 이루어지고 있어, 실 운용환경에 대한 실증적 연구가 부족하다. 본 논문에서는 전력화되어 운용중인 레이더 체계의 운용 데이터를 활용한 냉매 누설 사전 감지 연구사례를 제시한다. 냉매 누설 시 송신 신호 증폭을 담당하는 고발열 부품들에 대한 적절한 냉각이 이루어지지 않아 체계성능 및 신뢰성 저하를 유발할 수 있으나, 이를 사전에 식별할 수 있는 진단 방법이 수립되어 있지 않다. 냉매 누설 사전감지를 위하여 본 연구에서는 대상 레이더 체계의 냉각장치에 기 설치된 센서로부터 수집되는 데이터 중 냉매 누설과 연관된 데이터 항목을 도메인 지식에 기반하여 선별하였다. 고장이 발생하지 않은 운용초기 데이터로 LSTM(Long Short-Term Memory)-Autoencoder를 학습하였다. 운용초기 이후 정상과 이상이 섞여있는 데이터를 입력하여 냉매누설 감지 성능을 검증한 결과, 실제 운용 및 정비 간 고장을 탐지한 시점보다 앞서 이상을 감지할 수 있음을 확인하였다.