윤활유 상태진단 및 오염·열화 메커니즘 기반 CBM 연구

CBM for Lubricant Condition Using Contamination and Degradation Mechanisms

연구 내용

윤활유의 점도·유전특성 및 오염(바니시) 변화를 센서 신호와 오프라인 분석으로 연계하여 진단기준을 구축하고, 잔여 수명 및 교환 주기를 예측하는 연구

윤활 시스템에서 윤활유 열화와 오염은 점도 변화, 유전특성 변화, 바니시 생성으로 이어져 필터 막힘과 밸브·펌프 성능 저하로 연결됩니다. 본 연구는 튜닝 포크 센서 기반 온라인 모니터링과 주기적 채취 기반 오프라인 오일 분석을 결합하여 신호-물성 상관을 규명합니다. 또한 바니시의 생성 원인, 측정 방법, 예방 및 제거 전략을 체계적으로 정리하여 진단 설계의 근거를 제공합니다. 이를 통해 윤활유 상태기반 정비의 진단 기준과 의사결정 로직을 정량화합니다.

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

초기에는 유압 시스템에서 윤활유 상태 모니터링의 정확도를 확보하기 위해 튜닝 포크 센서 신호와 점도·유전특성 같은 물성 변화를 연결하는 기준선을 도출했습니다. 이후 인공 오염과 산화 조건을 통해 센서 파라미터의 민감도를 검증하고, 진단기준을 적용할 수 있는 조건을 확장했습니다. 최근에는 바니시 오염의 생성 및 제거 방법을 문헌 기반으로 정리하여 현장 적용에서 요구되는 예방·관리 관점을 강화하는 연구를 수행했습니다. 나아가 윤활유 교환 주기 최적화와 잔여 수명 예측 로직을 CBM 체계에 적용하는 방향으로 발전시키고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

잔여 윤활유 수명 예측
유압 오일 교환 주기 최적화
바니시 오염 예방 전략
유압 밸브·주입계 성능 저하 억제
센서 기반 오염도 추적
유지보수 의사결정 지원 로직
친환경 윤활유 클리너 자가진단
건설장비 윤활 상태 기반 정비
선박 윤활 시스템 관리
조건기반 정비(CBM) 대시보드