고압 유도 전동기 및 동기 전동기의 회전자 권선 및 케이지에서 발생하는 고장들에 대해 설명하고, 고장 원인과 결과, 그리고 현장에서 사용하고 있는 진단 방법의 장단점을 설명한다. 또한, 현재 사용되고 있는 시험들의 문제점을 해결하기 위해, 이 분야에서 현재 새로 도입되고 있는 기술들에 대해 설명한다.

가온플랫폼은 AI 기반의 지능형 예지보전 솔루션 및 지능형 영상분석 솔루션을 기반으로 프로세스 플랜트 및 스마트 팩토리 분야의 설비 고장 및 안전사고 예방을 위한 가치를 제공하고 있다. 특히 한국수력원자력(주) 및 발전 5개사, 다년간의 경험을 기반으로 고객의 니즈를 혁신적으로 반영한 신기술/신제품으로 정부의 뉴딜정책 10대 정책 중 디지털 트윈 및 데이터 댐 정책에 기여하고 있으며, 관련 기술 특허등록 22건 및 신기술의 융합을 통해 동종업계와 차별된 기술사업화을 선도하고 있다. 또한 국내 최초 가동원전 26개호기의 인공지능 기술을 접목한 예측진단시스템을 국산화 하여 원전사고율을 예방하고, 한국동서발전 전사 운전정보시스템 국산화를 성공시켜 프로세스 발전분야의 외국 기술 의존도를 탈피 할 수 있는 성과를 수행했다. 이번 AI기반 산업설비 세미나에서는 인공지능 기술 개요 및 AI를 활용한 산업설비 예지보전 기술동향에 대한 소개와 예측진단 구축사례에 대한 소개를 하고자 한다.

AI 기반 산업설비 운영 기술과 연계한 고압회전기의 고장진단 및 성능 시뮬레이션 기술을 다룬다. 특히, 데이터 및 전자계 모델링을 활용하여 전기기기의 자기장 분포, 전압 및 전류 특성 등을 분석하고 이를 통해 고장 위치와 원인를 진단하는 방법을 나타낸다. 제시된 내용을 바탕으로 회전기 설비의 신뢰성을 높이고 유지보수 효율을 향상시키는 융합 기술에 대해 소개한다.

- 고압전동기 절연재료(주 절연물, 스트레스 저감 테이프 등)에 따른 전기적(교류전류, 유전손실, 부분방전 등) 특성
- IEC 국제기준의 올바른 이해와 적용
- 제조사 생산부문에서의 AI 대표적 적용 사례