풍력발전기 메인 베어링 축소 모형의 열화시험 데이터 전처리

한국에너지기술연구원 | Machine Learning, Predictive Maintenance

프로젝트 배경

- 정상 베어링을 다양한 운전 조건에서 테스트하며 취득한 방대한 데이터를 AI 기반 예지진단 모델에 활용하기 위해서는

  데이터 분류, Pre-filtering, 특징 추출 등 체계적인 전처리 작업이 반드시 필요함

주요 프로젝트 과업

- 풍력 발전기 베어링 축소 모형 테스트 장치에서 수집된 진동 온도 시계열 데이터를 활용

- 운전 조건(회전속도 rpm, 축방/축반경 방향 하중 kN)에 따른 데이터 정제 및 특징추출 수행

- 각 테스트 프로파일(약 16분 단위 cycle)에 대한 열화 진행 상태 지표 산출 

프로젝트 주요 내용

- 정상 베어링 운전 데이터 일체(싸이클별 진동/온도 시계열)를 제공받아 구조화된 전처리 수행

- Pre-filtering, 이상치 제거, 주파수 특징 및 시간-주파수 특징 추출

- 운전 조건별로 분류된 DB 생성 및 태깅 작업

- 테스트 프로파일별 열화 진행 상태 분석 및 지수화

- MATLAB 2022a 버전 기반 분석 환경에 맞춘 포맷 변환 및 DB 저장 구조 설계