센서 드리프트 특성 도출을 위한 통계적 방법 적용 연구 - 최창원 (The Graduate School, Ajou University, 2018)
원자력발전소는 매 핵연료교체주기 마다 점검과 교정을 수행하게 하고 있다. 과거 교정 데이터를 분석하는 방법론(AFAL-analysis)을 통해 드리프트에 대한 연구를 수행하여 발전소 운영 중 안정적으로 운용되는 장비 또는 시스템의 정기적인 테스트를 줄일 수 있다. 이는 불필요한 교정에 의한 발전소의 유지 보수 비용을 줄일 수 있고, 장비를 시스템에서 분리하여 테스트 할 때 야기되는 조정 오류 또는 장비 손상의 발생 가능성을 낮출 수 있다. 위 방법론의 데이터 분석을 통해 드리프트의 특성을 파악하고 이를 이용하여 교정 및 감시 간격을 확장하기 위한 기술적 기반을 확립한다. 교정 주기를 연장하기 위하여 발전소에서 사용한 실제 교정 데이터를 AFAL 방법론을 통해 통계적으로 분석한다. 분석을 통해 드리프트의 특성을 파악하여 센서의 성능에 대한 기준을 정립하고, 발전소에서 사용되고 있는 센서의 상태를 파악해 보았다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :기계공학과,2018. 8
Keywords: 기계 진단