예방 정비 시스템을 통한 고성능 엔진 개발 및 스마트 에코쉽 구축

저자:

류승협 - 현대중공업 엔진기계연구소
윤현숙 - 현대중공업 엔진기계연구소

소개

현대중공업 (HHI)은 일반 상선부터 특수선까지 다양한 제품을 생산하는 세계 1위 조선사입니다. 우리는 끊임없는 기술 혁신을 통해 친환경, 에너지 효율적인 선박 및 해양특수선에 대한 고객의 다양한 요구와 시장의 요구에 능동적이고 효율적으로 대응함으로써 경쟁력을 더욱 공고히 하고 있습니다. 현대중공업의 엔진기계사업부 (HHI-EMD)는 세계 시장 점유율 약 35%를 차지하는 세계 최대의 선박용 디젤 엔진 제조업체입니다. 2016년에는 2행정 엔진에서 1억 6000만 마력의 브레이크 마력, 현대 HiMSEN 디젤 및 가스 엔진 1만 대라는 생산 목표를 달성했습니다. HHI-EMD는 선박 엔진, 관련 시스템 및 친환경 해양 제품 (LNG 연료 공급 시설, NOx 감소 시설)에 대한 기술 연구를 진행하고 있으며, 스마트 에코쉽 기술에서 중요한 역할을 합니다.

현대중공업의 중형 엔진 브랜드인 HiMSEN은 내경 170~540mm, 출력 960kW~25MW의 4행정 엔진입니다. 이는 대형 선박의 발전기 엔진과 중소형 선박의 추진 엔진으로 사용됩니다. HHI-EMD는 친환경 고성능 엔진의 연구개발은 물론 엔진의 디지털화 및 인텔리전스 시장의 트렌드를 선도하기 위해 다음과 같은 연구를 하고 있습니다.

• 고성능 엔진 진단법 개발
• 가상 엔진 HIL을 사용하여 엔진 진단법 개발
• 엔진 진단 및 예방 정비를 위한 데이터 마이닝 시스템 구축

스마트 에코쉽을 구축하기 위해서는 엔진 연소 성능 분석기와 엔진 상태/고장 진단 장비와 같은 선박의 주요 부품을 진단할 수 있는 엔진 진단 장비를 개발해야 합니다. 이러한 주변 기기와 엔진을 개발하려면 엔진 자체의 성능 테스트와 함께 주변 기기의 검증 테스트를 수행해야 합니다. 이러한 진단기의 개발 및 테스트 중 우리는 NI 플랫폼으로 두 가지 문제를 해결했습니다.

첫 번째 문제는 진단법을 테스트하려면 엔진을 실제로 돌려야 하는 기존의 경험적 테스트 방법 대신 HIL 시스템을 사용하여 엔진 진단법을 개발하는 것이었습니다. 두 번째 문제는 엔진 모니터링 시스템, 연소 분석 시스템, 엔진 제어 시스템 등에서 수집된 데이터를 리얼타임 분석을 위해 데이터 마이닝 시스템으로 전송하는 것이었습니다.

고성능 엔진용 진단법 개발

고성능 엔진을 개발하려면, 엔진의 실시간 작동 및 상태 정보를 수집하는 내장 진단 디바이스 (예: HiCAS, HiEMS)를 개발해야 합니다. 엔진의 특성을 이해하려면 수백에서 수천 RPM으로 작동하는 엔진에서 최대 0.1도의 각 분해능으로 픽업 펄스 신호를 리샘플링해야 합니다. 따라서 실린더당 수십 µs의 처리 속도로 동기화된 신호의 보간 작업을 수행할 수 있는 분석 장비가 필요했습니다. 그러나 기존 장비는 고속에서 각 실린더에 필요한 각도 데이터를 계산할 수 없었습니다.

NI 9215 모듈, NI 9411 모듈 및 FPGA 기반 cRIO-9035 섀시를 사용하는 DAQ 시스템인 HICAS의 개발 덕분에 우리는 엔진 속도, 실린더 내 압력, 흡기 압력 및 배기 시스템 등을 분석할 수 있었습니다. 엔진의 실시간 분석과 상태 정보를 호스트 컨트롤러에 보내는 기능을 얻은 것입니다. 덕분에 열역학 분석을 통해 엔진 성능과 주요 부품의 상태를 진단할 수 있었습니다.

HiCAS를 사용하면 다음과 같은 동적 데이터의 리얼타임 분석을 수행할 수 있습니다.

 
- 실린더 내 최고 압력
- 표시된 평균 유효 압력/주기 간 변동
- 실린더 대 실린더 분배
- 주기적 가동 부품 고장 진단

엔진 진단법 개발을 위한 버추얼 엔진 HIL

위에서 설명한 내장 진단 장치를 개발하면서 가장 어려웠던 부분은 검증 테스트였습니다. 엔진뿐만 아니라 주변 장치를 개발하려면 엔진 자체의 성능 테스트와 함께 주변 장치의 검증 테스트도 수행해야 했습니다. 또한 다양한 조건에서 수행된 테스트 결과를 검증하고 분석해야 합니다.

HiMSEN 엔진에 대한 검증 테스트 때는 예상 연료 비용만 시간당 약 $2,000였습니다. 윤활유와 같은 엔진 작동으로 인해 발생하는 직접비와 테스트 및 안전과 관련된 인력과 같은 기타 간접비를 포함하면 총 비용은 쉽게 하루 $22,000를 초과합니다. 또한 검증 테스트는 중대형 엔진의 운전에 따른 안전 및 환경 문제의 위험성으로 인한 신뢰성 확보를 위한 반복 테스트의 위험성, 다양한 운전 조건에 대한 시험, 주변 장치 연결 테스트 분석을 위한 다양한 실패 시뮬레이션 등의 여러 어려움을 동반합니다. 또한 중대형 엔진은 설치 장소와 운용에 환경적 제약이 크기 때문에 여러 모델의 동시 설치 및 시험이 어렵습니다.

따라서 검증 테스트를 최소화하기 위해 모델 기반 설계 프로세스를 사용하는 HIL 시뮬레이션을 기반으로 가상 검증 및 데이터 마이닝 기술을 적용하여 테스트 데이터 활용도를 높일 수 있도록 측정 및 분석 프로세스를 개선했습니다.

전자 제어 계통 문제로 인한 자동차 업계의 대규모 리콜에서 알 수 있듯이 제어 오류는 엔진 시스템 전체에 심각한 문제를 야기할 수 있기 때문에 전자 제어 장치에 대한 제어 안정성과 신뢰성을 확보해야 합니다. 그러므로 전자 제어 엔진은 컨트롤러에서 발생할 수 있는 문제를 효과적으로 방지하기 위해 충분히 검증되어야 합니다. HIL 평가 기술은 이러한 목적에 매우 유용합니다. HIL 평가 기술은 실제 장치 테스트를 수치 분석을 기반으로 한 시뮬레이션 환경에 연결합니다. 부품별 테스트를 최종 제품의 관점까지 확장할 수 있습니다. 또한 극한의 테스트 환경, 발생 가능성이 낮은 오류, 단순 반복 테스트를 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있어 테스트 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있습니다. 리얼타임 테스트 시 VeriStand 소프트웨어를 다양한 모델링 환경의 수치 모델에 적용하면 엔진 및 하위 시스템 모델 개발에 대한 제한 사항을 줄이고 높은 수준의 호환성을 보장할 수 있습니다.

이 엔진 모델은 NI PXI 시스템을 통해 리얼타임으로 작동하며, 다기능 FPGA 보드의 고속 신호 센서 시뮬레이션 소프트웨어와 동기화되어 물리량 신호 I/O 보드에 신호를 전송합니다. 우리는 아날로그 I/O 및 디지털 I/O 모듈을 설치하여 외부 컨트롤러로부터 신호를 수신하고 엔진에 장착된 다양한 유형의 센서 신호를 시뮬레이션했습니다. 또한 LabVIEW FPGA Module 및 다양한 시뮬레이션 소프트웨어 개발 어플리케이션을 사용하여 장애 모드의 테스트 평가를 수행할 수 있었습니다. 이는 제어 및 분석 장비 개발 과정에서 실제 엔진을 장착한 테스트로는 확인하기 어려운 것입니다. HIL 시스템에 기반한 가상 검증을 통해 엔진 진단 장비를 개발함으로써 개발 시간을 3년 이상에서 1년으로 단축하고 출시일을 앞당길 수 있었습니다.

엔진 진단 및 예방 정비를 위한 데이터 마이닝 시스템 구축

핵심 부품의 지속적인 유지 관리 비용을 최소화하기 위해 엔진 및 엔진 주변 장치에서 수집된 600개 이상의 데이터 채널을 관리하고 예방 정비 시스템을 구현할 수 있는 데이터 관리 플랫폼이 필요했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 LabVIEW Real-Time Module 기반의 데이터 분석 소프트웨어를 개발 및 적용하여 수집된 데이터의 열역학적, 물리적 분석을 실시간으로 수행했습니다. CompactRIO를 사용하여 다양한 물리량으로 엔진의 주요 측정값을 동시에 측정하고, 실시간으로 측정 데이터를 분석하고 유효한 데이터를 분류 및 저장함으로써 데이터 품질을 향상하고 데이터 양을 절감할 수 있었습니다. 또한 LabVIEW로 사용자 모니터링 인터페이스를 구현하여 상태 모니터링의 편의성을 높였습니다. 우리는 데이터 양을 줄여 데이터 관리 및 사후 활용을 개선했습니다. NI InsightCM™ 소프트웨어로 데이터베이스를 관리하고 다양한 설계 변수와 운영 환경 변수의 상관 분석을 위한 기반을 구축했습니다. 장기간에 걸쳐 축적된 데이터를 태깅 및 분류하여 엔진 노후화에 따른 운전 특성 변화의 추적 등 데이터 추세 분석을 용이하게 했습니다. 또한 LabVIEW를 사용하여 현대중공업에 최적화된 모니터링 및 분석 라이브러리를 개발하고 사용함으로써 사용자 편의성을 개선하고 새로운 시스템에 대한 사용자의 학습 곡선을 최소화했습니다.

그 결과 엔진 전문가 (6명 이상)로 구성된 팀이 3개월 동안 수동으로 데이터를 관리하던 기존의 데이터 관리 방식에서, NI InsightCM™ 온라인 상태 모니터링 솔루션을 사용해 다양한 측정 데이터를 자동으로 제어, 수집, 처리하는 프로세스로 전환할 수 있었습니다. 새로운 방법은 수집된 데이터를 한 명의 전문가만으로 실시간 모니터링할 수 있습니다. 이전에 데이터 수집에 할당되었던 시간과 리소스를 대신 데이터 분석으로 옮길 수 있습니다.

빅데이터 분석 기반 산업용 IoT 시대에서의 스마트 에코쉽 개발

사물인터넷 (IoT)과 4차 산업혁명의 핵심은 수집된 데이터를 의미 있게 활용하는 것입니다. 조선 산업의 최전선에 서기 위해서는 거대한 배 (축구장 4개 크기)를 움직일 수 있는 동력을 생산하는 엔진의 핵심 부품에서 데이터를 정확하게 측정하고 측정된 데이터의 톤을 수집하고 의미있는 방식으로 분석하는 전통적 방법이 필요합니다. 이를 위해 현대중공업은 엔진의 주요 부품에서 데이터를 측정할 수 있는 자가 진단 장비를 개발했습니다. 또한 그런 진단 장비로 수집된 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하여 예방 정비에 활용할 수 있게 하는 데이터 마이닝 시스템을 구축하였습니다.

엔진의 핵심 연소 성능을 분석하기 위해 설계된 HiCAS에서 시작하여 엔진의 노화로 인한 상태 변화를 진단하고, 장애를 예측하고, 필요한 준비를 용이하게 할 수 있는 다른 고급 엔진 진단 기술을 개발할 계획입니다. 이미 구현된 HIL 시뮬레이션을 장비 개발 프로세스에 적용하여 3년 이상, 그리고 개당 수백만 달러의 개발 기간과 비용이 아니라 그 절반 이상으로 줄일 수 있을 것으로 기대합니다.

이렇게 개발된 기술을 활용하여 전 세계에서 작동하는 해양 엔진의 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하고, 발생할 수 있는 문제를 미리 감지하고, 해당 선박에 통보하고, 적기에 부품을 교체하는 등의 예방 조치가 가능하게 될 것입니다. 이러한 자동화된 모니터링 시스템을 통해 우리는 고성능 엔진의 유지 보수 및 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

중대형 엔진 및 엔진 진단법은 선박뿐만 아니라 패키지 발전소에서도 사용할 수 있습니다. 칠레, 쿠바, 나이지리아와 같은 개발도상국의 스마트 그리드 시스템 개발에 사용될 계획이 있습니다.

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류승협
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