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문제 해결 결과

지하철 역사 내 기계 모터 고장 판정 알고리즘 개발

기업|서울교통공사
모더레이터
### ※ 기업체와의 비밀유지동의서에 의한 비밀유지 의무로 인하여 개략적인 내용만 서술하였습니다. **1. 기업소개** ![서울교통공사 Seoul Metro](/file/f89909edd82f4e96876c410b9022a849.png) * 서울교통공사는 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 **2. 문제배경 및 소개** * 승객의 안전을 위해 각 역사에 설치하고 운영되고 있는 공조기 설비의 이상 상태 및 주요 부품 상태 모니터링 알고리즘 개발 및 고도화 * 고장 및 부품 상태의 특징을 추출할 수 있는 데이터 특성 파악 * 24시간 동안 실시간으로 수집되는 센싱 데이터를 작동 시점 단위로 분할하는 방법 개발 * 7천 여 대의 다양한 규격의 공조기에 개발한 알고리즘을 효율적으로 적용하는 방법 및 데이터 분석 결과 해석 방법 **3. 해결 과정** (2019년 3월 ~ 2019년 6월, 4개월) * 시계열 동기화 기법 등 데이터 전처리 방법을 개발하여 공조기 모터의 전류 데이터를 작동 시점 단위로 분할 * 전류 데이터와 진동 데이터의 비교 분석으로 장비의 특성과 고장 유형에 맞는 데이터 분석 방법 제시 * 전류 데이터를 활용하여 공조기 V벨트 탈락 감지 모델과 주요 부품(V벨트, 베어링)의 교체 시기를 예측하여 알려주는 상태 모니터링 알고리즘 개발 * 주요 부품 상태 모니터링 알고리즘을 개별 공조기에 통합 적용 가능한 방법론 개발 * 추가로 교체시기가 없는 주요 부품에 대해서 교체 시점을 찾는 비지도 클러스터링 기법 적용 결과 공유 **4. 성과 및 향후계획** * 공동 개발한 통합 모델을 다양한 지하철 역사에 테스트 진행하여 공조기 V벨트(7대), 베어링(5대)에 95%이상 정확도로 부품 이상 상태 감지 * 다른 역사 및 규격의 공조기에 적용하여 테스트를 진행할 예정 * 서울교통공사 기계처는 연구소와 공동 개발한 모델을 서버에 탑재하여 공조기 가동 데이터를 분석하여 이상 여부를 판단하고 알려주는 시스템을 구축할 예정 * 주요 부품에 대한 수명 예측이나 교체 시기를 적시에 알려주어 공조기 가동률 증대 기대 * 고장 예지 경보에 의해 보수 준비가 가능하게 하여 조치 시간(Mean Time to repair)감소 효과를 기대 * 지하철 환기 설비의 안정적인 운용으로 쾌적한 공기질을 유지하여 고객 만족도 향상을 기대
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