• 산업문제명지하철 역사 내 기계 모터 고장 판정 알고리즘 개발
• 기업서울교통공사
• 키워드이상탐지, 시계열분석
• 산업문제 내용· 기업소개 : 서울교통공사- 서울시 산하 공기업으로 서울 지하철 1~8호선을 운영하는 지하철 운영 전문기관으로, 기계처는 승객의 안전과 편의 제공을 위한 지하철 내 필수 기계설비인 환기, 냉방, 배수, 소방, 위생, 승강, 자동제어 설비 등을 유지 관리하는 부서 · 산업문제 : 1. 승객의 안전을 위해 각 역사에 설치하고 운영되고 있는 공조기 설비의 이상 상태 및 주요 부품 상태 모니터링 알고리즘 개발 및 고도화 2. 고장 및 부품 상태의 특징을 추출할 수 있는 데이터 특성 파악 3. 24시간 동안 실시간으로 수집되는 센싱 데이터를 작동 시점 단위로 분할하는 방법 개발 4. 7천 여 대의 다양한 규격의 공조기에 개발한 알고리즘을 효율적으로 적용하는 방법 및 데이터 분석 결과 해석 방법
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : 1. 시계열 동기화 기법 등 데이터 전처리 방법을 개발하여 공조기 모터의 전류 데이터를 작동 시점 단위로 분할 2. 전류 데이터와 진동 데이터의 비교 분석으로 장비의 특성과 고장 유형에 맞는 데이터 분석 방법 제시 3. 전류 데이터를 활용하여 공조기 V벨트 탈락 감지 모델과 주요 부품(V벨트, 베어링)의 교체 시기를 예측하여 알려주는 상태 모니터링 알고리즘 개발 4. 주요 부품 상태 모니터링 알고리즘을 개별 공조기에 통합 적용 가능한 방법론 개발 5. 추가로 교체시기가 없는 주요 부품에 대해서 교체 시점을 찾는 비지도 클러스터링 기법 적용 결과 공유 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 공동 개발한 통합 모델을 다양한 지하철 역사에 테스트 진행하여 공조기 V벨트(7대), 베어링(5대)에 95%이상 정확도로 부품 이상 상태 감지 2. 다른 역사 및 규격의 공조기에 적용하여 테스트를 진행할 예정 3. 서울교통공사 기계처는 연구소와 공동 개발한 모델을 서버에 탑재하여 공조기 가동 데이터를 분석하여 이상 여부를 판단하고 알려주는 시스템을 구축할 예정 4. 주요 부품에 대한 수명 예측이나 교체 시기를 적시에 알려주어 공조기 가동률 증대 기대 5. 고장 예지 경보에 의해 보수 준비가 가능하게 하여 조치 시간(Mean Time to repair)감소 효과를 기대 6. 지하철 환기 설비의 안정적인 운용으로 쾌적한 공기질을 유지하여 고객 만족도 향상을 기대