전기 발전 산업은 어떻게 관리와 진단 부문이 작동하는 가를 바꾸기 위해 새로운 기술을 사용해야 한다. 미국 내의 50% 이상의 발전 용량을 생산하는 시설들이 30년 이상 되었다 [NI1]. 많은 사례에서, 이들 발전소는 본래의 의도된 설계수명이 다 되어가는 장비에 의존한다. 이는 장비의 종류에 따라서는 전력이 정전과 불안전성에 더 민감하게 공급되도록 할 수 있는 장비의 사고잠재력을 증가시킨다.

                    Capacity vs. Age of Generation Equipment [NI2]

At one utility, a study claims that maintenance and diagnostic experts spend nearly 80 percent of their day traveling, sometimes across vast distances, to collect “health” information about equipment and only 20 percent actually analyzing this data for potential failure points. This utility estimates nearly 60,000 operating points must be manually collected each month by personnel [NI2].

노동력의 노화가 산업 전문가의 수가 감소하고 있다는 사실과 결합된 노화된 인프라와 전문가의 시간의 비효율적 사용에 따라 빠르게 치명적인 자원 병목 현상을 만들어내고 있다. 이 병목현상은 결과적으로 중요한 기계들에 더 많은 정지시간을 초래하고 잠재적인 전압저하나 정전을 그리드에 이르게 할 수 있다.

전력 연구 기관(EPRI)인 듀크 에너지, NI, 발전 생산자들의 컨소시엄은 의사결정보조를 위한 온라인 장비 감시 시스템을 자동화시키는 솔루션에 공을 들이고 있다. 스마트 모니터링과 진단 프로젝트(Smart M&D) [NI3]는 지속적이고 원격으로 발전 장비에서 측정된 수치의 변화를 감시하는 것, 예측과 발전된 패턴 인지 루틴을 가동시키는 것, 발전 장비의 최적화와 실패 예방을 위해 더 정보가 많은 실시간 결정을 가능하게 하는 것을 목표로 한다.

                     Smart Generation Architecture
                    

이 프로젝트의 핵심인 아날로그 감각의 정보를 모으는 것은 몇몇 독특한 도전을 제기한다. 예를 들어, 진동 정보는 장비고장의 좋은 선행지표이다. 하지만, 진동정보를 모으기 위해서는, 어디서든 기계의 좋은 “측정”을 얻으려면 초당 10,000에서 100,000에 이르는 샘플들을 수초간 잡을 필요가 있다. 상상해 보라, 도표 2의 실제 세계 시나리오가 강조하듯, 만약 각각 5초에 해당하는 데이터인 30,000개의 진동 포인트를 100,000개의 샘플에서 매초, 매시간 가졌다면, 그것은 한 시간 에 60GB에 해당하는 데이터가 될 것이다! 이 정보의 수집은 적절히 관리되고 설계되지 않으면 “큰 데이터” 문제로 빠르게 이어질 수 있다.

다른 도전은 아날로그 감각 정보가 그 자체로는 어떤 기계가 “좋고” “나쁜지” 오퍼레이터에게 말해주지는 않는다는 것이다. 복합 감지 타입과 관련되어, 수학적 알고리즘과 발전된 패턴 인지 기술을 사용하는 데이터 처리는 기계 건강의 진정한 그림을 제공한다.

스마트 M&D 프로젝트의 핵심 요소는 NI의 CompactRIO이다[NI4]. 필드 프로그램이 가능한 게이트 집합(FPGA)과 탑재된 실시간 프로세서를 센서에 연결하여, 본래의 아날로고 파형은 노드 그 자체에서 시스템의 “건강”을 가리키는 상태로 감소될 수 있다.

FPGAs 는 빠른 속도의 감지 정보를 분석하고 처리하는데 매우 효율적이고 병행 방식으로 실시간 의사결정에 도움이 된다. 시스템에서 센서와 지능 알고리즘과 가까운 “스마트”는 CompactRIO 시스템에 직접 쓰일 수 있기 때문에, 데이터는 즉시 알려진 사건으로 줄어들 수 있다. 이는 주제의 전문가들이 찾아내기 어려운 문제를 찾느라 빠져있는 데이터의 과부하 상태를 예방한다.

널리 분포된, 개방된, 가변적인 시스템의 성질은 중요한 역할을 한다. 시스템이 분산되었기 때문에, 넓은 범위의 “건강” 정보는 비슷한 시스템들(비슷한 보일러 피드 펌프, 팬, 모터, 등)에 직접적으로 기계의 네트워크에 의해 수집될 수 있고, 지능은 즉시 데이터원에 적용될 수 있다. 시스템이 데이터를 계속해서 분석하기 때문에, 이는 수집빈도가 극적으로 증가하는 반면 오퍼레이터의 일이 크게 감소될 수 있다는 것을 의미한다. 데이터는 더 이상 매달, 6개월마다, 혹은 1년마다 수집될 필요가 없다-하루에 몇 번씩 수집될 수 있다. 문제들은 더 빈번하고 지속적인 기반 위에서 발견되고 추적될 수 있다.

더욱이, EPRI 자산 결함 특징 데이터베이스™와 EPRI 잔여 유용 생명 데이터베이스에 탑재된 것 과 같은 발전된 진단 예지 알고리즘은 장비의 고장을 미리 예측하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, EPRI 자산 결함 특징 데이터베이스™는 온도, 진동, 윤활 분석, 그리고 다른 진단 결과 같은 일반적인 특징과 증상의 조합으로 장비 고장을 특정한다. 이런 타입의 스마트 M&D 시스템에 의해 생성된 실시간 데이터를 사용하여, 비교는 EPRI 자산 결함 특징 데이터베이스™에 탑재된 진단 모델들로 이루어질 수 있다. 데이터 부분집합의 집합이 알려진 알려진 고장 원리나 위치의 특징이나 증상과 일치할 때, 이런 진단 도구는 특정한 고장이 임박했음을 알아낼 수 있다.

Smart Logging and Analytics Architecture

마지막으로, CompactRIO의 가변적 본성은 표준의 변화를 의미한다 새로운 알고리즘이 개발되거나 추가 감지 기술이 퍼지면서, 고객들은 공장으로 가서 업데이트하거나 문제해결을 위해 새로 자금을 투자할 필요없이 그들의 지적 노드를 직접 업데이트할 수 있게 된다.

아래의 도표는 스마트 M&D 프로젝트를 위한 자산 통합 구조의 개관을 보여준다. 그 시스템은 두 주요 구성요소에 의해 파괴될 수 있다:

• 데이터 취득 시스템—DAQs 는 시스템의 결정적인 부분이며 다양한 기계의 부품과 종류들에 접속된 수많은 여러 센서들에 데이터를 제공한다. DAQs는 시설, 지역, 혹은 세계지리적으로 분포된다. DAQ 시스템은 미래 트렌드, 경고, 분석을 위한 내장 처리와 주요 감지 지표의 추출를 수행한다. 그들은 네트워크의 부재시에 작동할 수 있는 지적 기기이다.

• 센서 융합과 분석—활동가능한 데이터를 시스템에 제공할 책임이 있는 시스템의 조각, 주제의 전문가들, 관리, 등. 여러가지 개방된 커뮤니케이션 프로토콜과 파일 포맷을 통해, 다양한 센서에서 얻은 데이터들은 합쳐져서 자산 건강의 완성도를 제공한다.

                      Asset Integration Architecture for Smart M&D
                      

다음 요약문이 이 프로젝트의 주요 교훈이다.

• 시스템의 가변적 성질은 인터페이스를 제공하여 새로운 알고리즘, 산업 프로토콜(61850, DNP3, 등), 센서 종류들이 만들어지고 인프라는 변할 필요가 없다. 새로운 정보를 내장 시스템에 간단히 다운로드하고 새로운 결함의 특징을 수집하기 시작하라. 시스템은 온도, 진동, 압력 등의 측정을 통해 기계 결함을 진단하는 전통적인 방법에서 열 이미지 처리, 초음파, 전자방해 인터페이스 같은 발달된 측정을 포함하는 데까지 확장될 수 있다.

• 개방된 플랫폼을 제공하는 것은 다른 시스템 판매자가 스마트 M&D 연결성 표준을 도입하기를 권장한다. 한 종류만의 취득 시스템, 백엔드 데이터베이스, 기업 분석 소프트웨어, 다른 시설 제공이 있으리라고 믿는 것은 안이하다. 그러므로, 많은 시스템들을 포함하는 시스템이 만들어질 필요가 있다. 더 이상 데이터는 독점 포맷에 숨어있을 수 없으며 오히려 사용자들에게 개방되어 개인화된 알고리즘을 실행하고, 단일 패키지의 고유 센서에 연결하며, 팽창을 위해 생태계를 제공한다.

• 사물인터넷 기술의 사용은 개방되고 통합되며 유연한 골조를 서비스 제공자, 공급자, 사용자에게 제공할 것이다; 그래서 공장의 작업 효율을 증가시키고, 정지시간을 감소시키며, 그리드에서의 에너지 이용가능성을 증가시킬 것이다.

• 현재, 듀크 에너지에서 스마트 M&D 구조에 의해 30시설에 걸쳐 거의 1500개의 CompactRIO 시스템이 배치되고 관리된다.

우리는 내셔널 인스트루먼트의 스튜어트 질렌과 제임스 스미스의 이 사례 연구에 대한 공헌에 감사해야 한다.

Next Chapter Full Table of Contents