고성능 엔진 개발 및 예방정비 시스템을 통한 Smart Eco Ship 구축

"NI PXI기반의 Engine HILs 시스템을 통해 테스트 함에 따라 3년 이상이 소요되던 진단장비의 개발 시간을 1년으로 단축, 시장출시 기간을 앞당길 수 있었습니다. 또한, 선박 엔진 진단 및 예방 정비를위한 데이터 마이닝 시스템 구현 으로 기존 6명에서 1명으로 수집이 가능해졌고, 그 리소스를 데이터 분석에 집중할 수 있게 되었습니다. "

- Seung Hyup Ryu, Engine and Machinery Research Institute, Hyundai Heavy Industries

과제:

Smart Eco Ship 구축을 위해서는 선박의 핵심 부품을 진단할 수 있는 엔진 연소 성능 분석 장치, 엔진 상태/이상 진단 장치 와 같은 엔진 진단 장비 개발이 필수적입니다. 축구장 4개 에 달하는 넓이의 거대한 선박을 움직이기 위한 동력을 만들어 내는 선박용엔진의 중요 부품으로부터 정확한 데이터를 계측할 수 있도록 하는 진단장비(Diagnostics)를 개발하는 것, 계측한 수많은 데이터를 수집, 분석하는 모니터링 시스템을 구축해야 했습니다.

솔루션:

NI LabVIEW와 NI CompactRIO를 활용해 진단 장비(Diagnostics)를 개발하고, 이를 NI VeriStand, NI PXI기반의 Engine HILs 시스템을 통해 테스트 했습니다. 또한 온라인 상태 모니터링 솔루션인 NI InsightCM™을 이용하여 다양한 계측 장비의 제어 및 데이터 취득, 처리 과정을 자동화할 수 있었습니다.

필자:

Seung Hyup Ryu - Engine and Machinery Research Institute, Hyundai Heavy Industries
Hyeonsook Yoon - Engine and Machinery Research Institute, Hyundai Heavy Industries

 

소개

현대중공업은 일반 상선부터 특수 선종까지 다양한 선박을 최고의 품질로 건조하는 세계 1위의 조선회사로, 지속적인 기술 혁신을 통해 친환경, 에너지 고효율 선박 및 해양 특수 선종 등에 대한 시장의 수요와 고객의 다양한 요구에 보다 능동적이고 효율적으로 대처함으로써 당사 위상을 더욱 공고히 해가고 있습니다. 그 중 선박의 심장을 담당하는 엔진기계사업본부는 세계 대형엔진 시장의 약 35%를 점유하고 있는 세계 최대의 엔진제작사로 2016년에 대형엔진 생산누계 1.6억마력과 자체 개발 모델인 HiMSEN엔진 10,000대를 생산하였습니다. 엔진기계사업본부는 선박용엔진 및 관련 시스템, 박용친환경제품(LNG연료 공급설비, NOx 저감설비)에 대한 기술 연구를 지속적으로 진행 중이며 Smart Eco ship에 대한 기술 중추로서의 역할을 다하고 있습니다.

현대중공업의 자체 중형엔진 브랜드인 HiMSEN엔진은 실린더 직경 170mm ~ 540mm, 출력 960kW ~ 25MW급의 4행정 엔진으로 대형 선박의 발전용 엔진 또는 중, 소형 선박의 추진용 엔진으로 사용되고 있습니다. 현대중공업 엔진기계사업본부는 친환경·고성능화를 위한 엔진의 개발 연구뿐만 아니라 전자화, 지능화에 대한 시장의 흐름에 선도적으로 대응하기 위해 아래 3가지의 엔진 정보 기술 연구를 진행 중에 있습니다 :

  • 고성능 엔진을 위한 진단 장비(Diagnostics) 개발
  • 엔진 진단 장비(Diagnostics) 개발을 위한 Virtual Engine HILs
  • 엔진 자체진단 및 예방정비를 위한 데이터 마이닝 시스템 구축

Smart Eco Ship 구축을 위해서는 선박의 핵심 부품을 진단할 수 있는 엔진 연소 성능 분석 장치, 엔진 상태/이상 진단 장치와 같은 엔진 진단 장비 개발이 필수적입니다. 엔진을 포함한 이러한 주변 장치의 개발을 위해서는 엔진 자체의 성능 시험뿐만 아니라 주변 장치와의 연계 실증 시험이 필수적으로 수행되어야 합니다. 진단 장비 개발 및 진단 장비 개발하는 테스트 과정에서 NI플랫폼을 활용해 다음과 같이 문제를 해결할 수 있었습니다.

 

 

 

과정 A는 기존 실제 엔진을 가동해 진단장비를 테스트 하던 실증 시험 방식을 HILs 시스템을 활용해 엔진 진단 장비를 개발, 실증 시험 방식을 대체한 과정을 설명합니다. 과정 B는 엔진 모니터링 시스템, 연소분석 시스템, 엔진제어시스템 등으로 부터 수집된 데이터를 Data Mining 시스템으로 전송 실시간 분석이 가능한 모니터링 과정을 설명합니다.

 

고성능 엔진을 위한 진단 장비(Diagnostics) 개발

고성능 엔진 개발을 위해서는 엔진의 실시간 운전, 상태 정보를 수집하는 Onboard Diagnostics Device(e.g., HiCAS, HiEMS) 개발이 필수적입니다. 엔진의 특성을 파악하기 위해서는 수백~수천 RPM으로 회전하는 엔진에서 Pick-up의 Pulse 신호를 측정 후 최대 0.1도의 Angle Resolution으로 Resampling을 필요로 합니다. 따라서 각 실린더당 동기화된 신호를 수십 uSec의 처리 속도로 Interpolation 연산이 가능한 분석장비가 필요했습니다. 하지만 기존의 장비는 실린더별로 필요한 각도 데이터를 고속으로 연산하는 한계로 인해 개발에 어려움이 있었습니다.

NI 9215, NI 9411 모듈과 FPGA기반의 NI CompactRIO 9035 섀시를 활용한 데이터 수집 시스템인 HICAS 를 개발함으로써 엔진 속도, in-cylinder pressure, pressure in the intake and exhaust system 등을 실시간으로 분석하여 엔진의 상태 정보를 상위 제어기로 전송하는 것이 가능해졌습니다. 그 결과 열역학적 분석에 의한 엔진 성능 및 주요 부품의 상태를 진달할 수 있었습니다.

HiCAS를 통해 다음과 같은 다이나믹 데이터 실시간 분석이 가능하였습니다 :  

  • In-cylinder peak pressure
  • Indicated mean effective pressure/cycle-to-cycle variation
  • Cylinder-to-cylinder distribution
  • Cyclic moving parts fault diagnosis

 

 

 

엔진 진단 장비(Diagnostics) 개발을 위한 Virtual Engine HILs

앞서 설명한 Onboard Diagnostics Device개발 과정에서 가장 어려운 부분은 실증 시험을 하는 것이었습니다.   엔진을 포함한 주변 장치의 개발을 위해서는 엔진 자체의 성능 시험뿐만 아니라 주변 장치와의 연계 실증 시험이 필수적으로 수행되어야 합니다. 또한 다양한 조건에서 수행된 시험 데이터에 대한 가치 검증 및 결과 분석이 이루어져야 합니다.

 

힘센 엔진의 경우 실증 시험 진행 시 유류비만 추산하더라도 시간 당 약 2,000 USD, 윤활유 등의 엔진 운전에 따라 소모되는 직접 비용과 그 외 시험, 안전 등 관련 인력들에 대한 간접 비용 등,  약 22,000 USD/day의 비용이 투자되어야 합니다. 뿐만 아니라, 중대형 엔진 운전상 발생하는 안전, 환경 문제에 대한 위험성이 있어 신뢰성 확보를 위한 반복 시험, 다양한 운전 조건에 대한 시험, 분석 주변 장치 연계 실증 시험을 위한 다양한 실패 모의 시험에 대한 높은 위험성 등의 실증 시험 상 어려움이 존재합니다. 또한 중대형 엔진 특성 상, 설치 장소 및 운전에 대한 환경적 제약이 커 다수 모델에 대한 동시 설치, 시험이 힘들다는 문제점이 있습니다.

 

따라서 당사에서는 실증 시험 최소화를 위하여, 모델 기반 설계 프로세스를 이용한 HILs(Hardware In the Loop Simulation) 기반의 실증 시험 대체 (virtual verification)와 데이터 마이닝 기술을 적용, 시험 데이터 활용도 향상을 위한 계측/분석 프로세스 개선을 진행하였습니다.

 

전자제어 시스템의 문제와 연관되어 벌어진 자동차 업계의 대규모 리콜 사태에서 보여지듯이 전자제어기 개발품에 대한 제어 안정성과 신뢰성 확보는 제어 오류가 엔진 전체 시스템에 심각한 문제를 야기할 수 있다는 점에서 매우 중요합니다. 따라서, 전자제어 엔진은 제어기에 의해 발생 가능한 문제들을 사전에 효과적으로 예방하기 위한 충분한 검증이 필요하며, HILs 평가 기법이 유용하게 이용되고 있습니다. HILs 평가 기법은 수치 해석 기반 시뮬레이션 환경에 실제 제품의 리그 시험을 연계한 기술로, 기존 부품 단위의 시험을 최종 제품 관점으로 확장하여 평가할 수 있습니다. 더 나아가 현실적으로 시험이 어려운 극한 환경, 발생 가능성이 낮은 오류, 단순 반복 시험 등에 대한 평가도 시뮬레이션을 통해 모의 시험이 가능하기 때문에 테스트 비용 및 소요 시간을 대폭 줄일 수 있다는 장점이 있습니다. 리얼타임 테스트를 위한 NI VeriStand는 다양한 모델링 환경의 수치해석 모델 적용이 가능하여 엔진 및 subsystem 들에 대한 모델 개발에 있어 제약이 적고, 안정적 호환이 가능하였습니다.

 

이렇게 적용된 실시간 엔진 모델은 NI PXI 시스템을 통해 실시간 연산되며, multifunction FPGA 보드 내 고속 신호 센서 모의 S/W와 동기 되어 물리량 신호 입출력 보드로 신호가 전달됩니다. 엔진에 장착된 다양한 타입의 센서들의 신호를 모의하고, 또한 외부 제어기로부터의 신호를 받아들이기 위해 아날로그 입/출력, 디지털 입/출력 모듈이 설치되었습니다. 또한 LabVIEW FPGA를 이용하여 다양한 현상 모의 S/W 개발 적용을 통해 제어 및 분석 기기 개발에 있어 엔진 탑재 시험으로는 확인하기 힘든 운전 실패 모드들에 대한 시험 평가를 진행할 수 있었습니다.  HILs 시스템 기반의 Virtual Verification 을 통해 엔진 진단 장비를 개발함에 따라 통상적으로 3년이상이 소요되었던 개발시간을 1년으로 단축, 시장출시 기간을 앞당길 수 있었습니다.

 

 

 

엔진 자체진단 및 예방정비를 위한 데이터 마이닝(Data Mining) 자동화 시스템 구축

나아가 핵심 부품의 지속적인 정비 관리비용을 최소화하기 위해서는 엔진 및 엔진 주변 장치로부터 수집된 600채널 이상의 데이터를 관리하고, 예방정비 시스템을 구축하기위한 데이터 관리 플랫폼이 필요했습니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 자사는 LabVIEW Real-Time 기반 데이터 분석 S/W를 개발 적용하여, 취득 데이터의 열역학적, 물리적 분석을 실시간으로 진행하였습니다. 다양한 물리량을 가진 엔진 주요 측정값을 NI compactRIO을 이용하여 동시 계측하고, 계측 데이터를 실시간 분석하여 유효 데이터를 분류 저장함으로써, 데이터양 질적 향상 및 양적 축소가 가능하였습니다.  또한 LabVIEW를 이요한 사용자 모니터링 인터페이스를 구축하여, 시험 중 상태 모니터링 편의성을 높이고, 데이터의 양적 축소로 데이터 관리 및 사후 활용도가 향상됩니다. 또한 InsightCM을 이용한 데이터베이스 관리를 통해 다양한 설계 변수 및 운전 환경 변수들에 대한 상관관계 분석 기반을 구축합니다. 또한 장기간 누적된 데이터들을 태그화 하여 분류 저장함으로써, 엔진 노후화에 따른 운전 특성 변화 확인 등의 데이터 트렌드 분석이 용이해졌습니다. 또한 LabVIEW를 이용하여 당사에 최적화된 모니터링 및 분석 라이브러리를 개발, 적용함으로써 사용자 편의성을 높여 신규 시스템 적용에 있어 기존 이용자들의 거부감을 최소화 할 수 있었습니다.

 

 

 

그 결과, 기존 6명 이상으로 구성된 엔진 전문가 팀이 3개월간 엑셀로 매뉴얼 관리하던 데이터 관리 온라인 상태 모니터링 솔루션인 NI InsightCM™을 이용하여 다양한 계측 장비의 제어 및 데이터 취득, 처리 과정을 자동화하여 전문가 1인으로 실시간으로 수집된 데이터를 확인 가능하고, 기존 수집에 할애 했던 시간을 데이터 분석에 집중 할 수 있게 되었습니다.   

 

빅데이터 분석에 기반한 산업용 IoT 시대의 Smart Eco Ship 개발

사물인터넷, 4차 산업혁명의 핵심은 수집된 데이터를 얼마나 가치롭게 활용하느냐에 있습니다. 중공업의 특성상
축구장 4개에 달하는 넓이의 거대한 선박을 움직이기 위한 동력을 만들어 내는 엔진의 중요 부품으로부터 정확한 데이터를 계측하는 것, 계측한 수많은 데이터를 수집하는 것에 그쳤던 기존의 한계를 넘어 유의미하게 분석하는 것이 향후 선박업계의 혁신을 주도하는 핵심이 될 것 입니다. 이에 자사는 중요 부품의 데이터 측정을 가능하게 하는 자체 엔진 진단 장비의 개발과 그러한 진단 장비로부터 수집된 데이터를 효율적으로 관리하고, 분석하여 예방정비에서 활용할 수 있도록 하는 데이터 마이닝 시스템 구축 하였습니다.

 

 

 

엔진의 핵심 연소 성능 분석을 위한 HiCAS를 시작으로 엔진의 노후화등에 따른 상태 변화를 진단하고, 고장을 예측, 대비할 수 있는 엔진 진단 장비를 자체 기술로 확장 개발할 계획에 있습니다. 해당 장비의 개발에 있어서 이미 구축한 HILs 을 적용가능해 진단 장비 1개를 개발하는 데 기존 3년, 수억원의 비용이 들었던 것을 기간 및 비용을 절반 이하로 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

 

이에 기반하여 전 세계에서 운항 중인 선박 엔진들의 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 발생할 수 있는 문제를 사전에 감지, 해당 선박에 알림 및 부품 교체 시기 등의 예방 조취를 가능하게 할 것 입니다. 이와 같은 모니터링 시스템의 자동화를 통해 고성능 엔진의 효율적인 유지 관리 및 운영비용(OPEX, Operating expediture) 을 대폭 절감하는 것이 가능하게 될 것 입니다.

 

중대형 엔진 및 엔진 진단 장비는 선박 뿐 아니라 Packaged Power Station 에서도 활용하여 현재 쿠바, 칠레, 나이지리아 등의 개발도상국의 스마트 그리드 시스템 구축에서도 활용될 예정입니다.

 

필자 정보:

Seung Hyup Ryu
Engine and Machinery Research Institute, Hyundai Heavy Industries
Tel: +82 52 203 8962
shryu2@hhi.co.kr

그림 1. 비용, 안전, 환경적 제약이 큰 기존 박용 엔진 시스템 개발 , 유지관리 과정을 Virtual Verification Process 개선 및 Data Mining 시스템 도입을 통해 개선
그림 2. 엔진의 연소(HiCAS) 및 운전/상태(HiEMS) 정보 제공을 위한 HiMSEN diagnostics package. 분석 정보를 바탕으로 사용자에게 엔진 상태 정보 및 고장 진단/유지보수에 대한 가이드를 제시한다.
그림 3. 실시간 모델 기반 설계 시험 평가. 1-D 엔진시스템 모델은 LabVIEW로 구성된 인터페이스를 통해 실제 엔진에서와 유사한 feedback을 제공한다.
그림 4. 계측 및 데이터 처리 자동화 (Smart Lab.). 다양한 타입의 계측 정보들은 LabVIEW로 프로그래밍된 툴에 의해 실시간 분석, 분류되고 NI InsightCM™을 이용하여 데이터베이스로 구축, 관리된다.
그림 5. 엔진 시험 통합 모니터링실