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▶ 이 책은 전기기계/기구일반을 다룬 이론서입니다. 전기기계/기구일반의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

1. 설비 진단을 위한 전력 신호 분석 기술의 개요
1.1 전원 신호분석 기술의 특징
1.1.1 자연을 지키는 기술
1.1.2 위험한 것을 안전한 것으로 바꾸는 기술
1.2 전원 신호 분석 기술을 이용한 전동기의 관리 운영
1.2.1 전동기가 잘 관리되고 있지 못한 이유
1.2.2 전동기를 진단하기 위한 기존의 방법
1.2.3 전원 신호분석 기술의 특징
1.3 전원 신호분석 기술 개관
1.3.1 상용화된 전원 신호분석 기술
1.4 책의 구성
1 참고문헌
2. 회전기기 진단기술과 융합되는 인공지능
2.1 설비 건전성을 사전에 예측 진단하여 수명을 관리하는 기술(PHM)
2.2 PHM은 왜 필요한가
2.3 플랜트의 운전과 정비를 지원하기 위한 PHM의 필수 요소
2.3.1 데이터 수집, 처리와 분석의 문제
2.3.2 빅데이터 기술의 도입
3. 전동기 고장 메커니즘과 결합 요소
3.1 고장 메커니즘과 고장 발생 빈도
3.1.1 회전기기 고장 메커니즘
3.1.2 고장 발생 빈도
3.2 전동기 결함 요소
3.2.1 전동기의 공통적인 결함 요소
3.2.2 전동기의 공통적 결함 유형
3.2.3 전기적 결함 유형 분석
3.2.4 기계적 결함
3. 참고문헌
4. 전동기 고장 진단기법 일반
4.1 전동기 예측진단 기법
4.2 ISO 19035-2의 전동기 권장 감시기술
4.3 예측진단에 사용될 수 있는 특이 기술
4.4 진단 기법별 자동화 수준
4.5 전동기전류 징후분석 (MCSA, Motor Current Signature Analysis)
4.6 전원 신호분석 기술 종합
4. 참고문헌
5. 전원 측정 센서 및 측정장치
5.1 전압과 전류의 측정
5.1.1 암페어의 정의
5.1.2 자계(Magnetic) 전류센서의 원리
5.2 계기용 변압기와 변류기
5.2.1 계기용 변압기의 개요
5.2.2 변류기
5.3 전류 측정센서
5.3.1 유도 공극센서
5.3.2 홍 효과 센서를 이용한 전류측정
5.3.3 클램프-온 센서
5.3.4 자기 저항형 센서
5.3.5 자기 증폭기
5.3.6 광학 센서
5.3.7 전류 측정 일반 및 주의사항
5.4 측정 하드웨어
5.4.1 전원 신호 취득
5.4.2 전원 센서 연결 방법
5.4.3 신호 수집 장치
6. 신호처리 개요
6.1 디지털 신호처리 개요
6.2 고속 푸리에 변환
6.2.1 FFT 시뮬레이션
6.3 시간-주파수 분석 기법
6.3.1 웨이블릿 분석법
6.3.2 위그너빌 분석법
6.4 디지털 주파수 페 루프법 (DFLL)
6.4.1 DFLL 알고리즘을 이용한 전동기 속도의 추출
6.5 분석 정확도를 높이기 위한 신호처리 기법
6.5.1 인벨롭 검출
6.5.2 주파수 복조
6.5.3 데시벨 단위의 사용
6.5.4 상관계수 (coefficient of correlation)에 의한 패턴 매치
6.5.5 컨벨루션 (Convolution)
6.6 필터 회로
6.7 오차 분석 기법
6. 참고 문헌
7. 전원 신호 분석 기술의 이해
7.1 시간 축 진단기법 개요
7.1.1 전기회로 및 전력 품질 분석
7.1.2 전동기 공극 토크 (air-gap torque)
7.1.3 기타 측정 변수
7.1.4 연속적인 시간축 감시 기법
7.1.5 시간축 진단 기준
7.2 주파수축 진단기법 개요
7.2.1 전동기 결함의 모델링 기법
7.2.2 회전자계 모델 분석 방법
7.2.3 기계적 결함의 진단 기법
7.2.4 전동기 및 구동기기 결함의 주파수축 진단
7.2.5 전동기 결함 주파수 성분의 종합
7.3 시간-주파수축 분석
7.3.1 부파수축 분석과 시간-주파수축 분석 결과의 비교
7.3.2 전동기 비정상 상태 자동진단 알고리즘
7.4 회전 속도 예측
7.4.1 순시 신호의 주파수 스펙트럼을 이용한 회전수 예측
7.4.2 회전자 주파수 계산에 사용되는 순시 신호의 계산법
7.4.3 전류 신호를 이용한 회전 속도 추정
7.4.4 주파수축 진단 기준
7.5 전원 신호 분석 사례
7.5.1 500HP 분쇄기의 토크 분석
7.5.2 화력 발전소의 순환수 펌프 진단
7.5.3 베어링 외륜 손상 상태 진단
7.5.4 벨트 풀리가 파손되어 토크 리플이 발생한 배기용 휀의 결함
7.5.5 회전자 봉 결함 진단
7.5.6 심각한 턴간 결함이 발생한 전동기의 진단
7.5.7 전원 공급기 직결 DC 전동기의 결함 진단
7.5.8 정적 편심 전동기의 진단
7.5.9 시뮬레이터를 이용한 시간-주파수 분석
7.5.10 전동기 토크 계산 결과
7.5.11 위그너-빌 분포에 의한 원자력발전소 냉각재 펌프 진단 결과
7.5.12 인버터 구동 전동기의 상태 진단
7. 참고문헌
8. 전동기 효율 예측
8.1 전동기 운전 효율의 적정성 평가 개요
8.2 전동기 효율 예측 기법
8.2.1 효율 측정 표준
8.2.2 효율 예측 방법
8.3 유도 전동기의 순시치를 이용한 효율의 측정, 분석 및 예측
8.3.1 전동기 효율의 정의
8.3.2 효율 예측 절차
8.3.3 시뮬레이터를 이용한 전동기 효율 예측 결과
8.4 효율을 이용한 전동기 구동 기기의 진단 사례
8.4.1 펌프 유량 감시 기법
8.4.2 효율 곡성의 패턴 비교를 통한 전동기 비정상 상태 진단
8. 참고 문헌
9. 전동기 권선 건전성 평가 방법
9.1 전동기 권선의 절연 열화
9.1.1 열적 열화
9.1.2 전기적 열화
9.1.3 기계적 열화
9.1.4 환경적 열화
9.2 정지 중 절연진단기법
9.2.1 절연저항 시험
9.2.2 직류전류시험
9.2.3 교류전류시험
9.2.4 유전정접(tanδ) 시험
9.2.5 부분방전시험(PDT, Partial Discharge Test)
9.3 전동기 운전중 고정자 권선의 절연진단
9.3.1 PDA의 특성
9.3.2 부분 방전의 패턴에 의한 진단법
9.3.3 NON에 의한 절연진단
9.3.4 PDM의 특성
9.3.5 TGA의 특성
10. PHM 기술을 활용한 기기 건전성 예측
10.1 PHM 개념
10.1.1 PHM 접근법
10.1.2 핵심 PHM 수행 과정
10.1.3 PHM에 요구되는 성능
10.2 원자력발전소 제어봉 제어장치 구동용 코일의 상태와 수명예측
10.2.1 코일 전류 분석에 활용될 수 있는 PHM 기법
10.2.2 CNN을 이용한 예측진단
10.2.3 성능 지표
10.3 CNN을 이용한 솔레노이드 밸브의 결함 탐지
10.3.1 잔존 수명의 예측
10.3.2 잔존 수명 평가를 위한 심화 학습 네트워크 직정 흐름

부록
I. 전동기 시험과 관련한 국제 표준
II. 가중 함수의 주파수 분해능과 진폭 크기
III. 전동기 구동기의 기어비 분석 절차
IV. 유동전동기 개요
V. 전동기 구동밸브 효율 추정

〈머리말〉
이 책의 주제인 “전원 신호분석을 통한 설비관리와 에너지 절감”은 기계설비에 대한 기본적 지식과, 전기공학적 지식, 그리고 신호처리 기술 등 다양한 기술이 융합되어 있다. 하지만 국내외를 막론하고 전원 신호분석 기술을 단일 학제 기술의 융합을 통해 풀어낸 참고 교재가 많지 않아 아쉬운 점이 있었다. 누군가 핵심사항을 일목요연하게 정리한다면 관련분야에 대한 접근이 쉽겠다는 생각이 들어 저술 작업에 직접 나서게 되었다. 이 책에서 소개하는 기술 중 저자에 의해 새로 발표되는 것은 거의 없다. 마치 어릴적 크리스마스 때마다 받곤 했던 종합선물세트와 같이 여기저기 산재해 있던 기술들을 주어 담았을 뿐이다. 평소에 학생들과 공부하면서 강조하는 점은 지식의 깊이와 넓이, 그리고 속도다. 여기서 지식의 속도란, 빠르게 바뀌는 기술을 따라가지 않으면 어제의 기술은 더 이상 활용이 곤란한 박물관 신세가 되기 쉽다는 점에서 무시할 수 없다. 그렇지만 단순히 관련 기술을 나열하는데 그쳐서는 곤란하다. 기계, 전기, 전자 등 단일기술들을 융합하고 또한 각 분야기술의 전문적인 깊이까지도 확보해야 하며, 불과 십년 전에도 예상치 못했던 인공지능 언어의 이용과 같은, 새로운 기법을 받아들이고 그 변화의 속도까지도 따라잡는 일이 2020년에는 필요하다. 하지만 이 일은 쉽지 않았다. 그럼에도 불구하고 짧은 지식과 일천한 경험을 이용하여 어떻게 하면 회전기기 진단을 손쉽게 할 수 있을까 하는데 골몰하였다.

이공지능의 응용이라는 새로운 분야에 대한 깊이 있는 설명은 전문분야에 계신 분들에게 의지하도록 하고, 필자는 인공지능이 회전기기를 포함한 설비관리에 어떻게 적용될 수 있을 것인지를 PHM 기술을 통해 소개하는 것으로 마무리 하였다. PHM은 설비 건전성을 사전에 예측 진단하여 수명을 관리하는 기술이다. 그러나 저자의 PHM 분야 전문성이 부족하고, 또한 이 분야에 대한 기술의 발전속도가 매우 빠르기 때문에 학생들과 공부했던 몇 개의 사례만을 소개하는데 그치는 점이 아쉽다. 누군가 인공지능과 전원신호 분석기법을 결합한 새로운 형태의 시스템과 알고리즘을 소개한다면 매우 가치 있을 것으로 생각한다. 모쪼록 이 책이 인공지능 기술을 이용하여 회전기기를 전원신호 관찰을 통해 간편히 관리할 수 있다는 자신감을 얻는 출발점이 되기를 바란다.