† 교신저자, 서울도시철도공사 차량기술단 E-mail : [email protected] * 서울도시철도공사 ** 서울과학기술대학교 자동차공학과 *** 서울과학기술대학교 철도전문대학원, 한국도시철도연구소
수명예측 방법에 따른 마이크로스위치의 수명분석 및 신뢰도 예측
Life Analysis and Reliability Prediction of Micro Switches based
on Life Prediction Method
지정건† 신건영* 이덕규* 손영진** 이희성***
Jeoung-Geon Ji Kun-Young Shin Duk-Gyu Lee Young-Jin Son Hi Sung Lee
ABSTRACT
Reliability means that a product maintains its initial quality and performance at certain period of time(time, distance, cycle etc) under given condition without failure. Given conditions include both environmental condition and operating condition. Environmental condition means common natural environment such as temperature, humidity, vibration, and working condition means artificial environment such as voltage, current load, install place, hours of use, which occurs during using the product. In the field of railway vehicles, although components of railway vehicles with reliability are the trend of mandatory as persisting period of railway vehicles is extended, using components of railway vehicles is insufficient for the practical reliability assessment. but the meaning of the first railway operating agnecy to acquire the parts in the field, the data suggest the reliability of products if you can and can show the reliability of modular units and modular units can provide the reliability of if you can present reliability of the entire system is thought to be here
In this study, lifespan of micro-switch for master controller is analyzed and prediction is performed based on its field data considering the special circumstances of railway vehicles operating agency, such as a large number of trains operates on the same line.
1. 서론 신뢰성이란 어떤 제품이 주어진 조건에서 고장없이 일정기간(시간, 거리, 사이클 등) 최 초의 품질 및 성능을 유지하는 특성을 말한다. 이때 주어진 조건이라 함은 환경조건과 사용 조건을 모두 포함한다. 환경조건은 온도, 습도, 진동 등의 일반적인 자연환경을, 사용조건은 전압, 전류 부하, 설치장소, 사용시간, 사용 횟수 등 제품을 사용하는 동안 발생하는 인위적 인 환경을 의미한다.
철도차량분야에서는 철도차량의 내구연한이 늘어남에 따라 신뢰성이 확보된 철도차량부품 사용이 의무화되고 있는 추세에 있으나 안타깝게도 운영환경을 고려한 철도차량 부품에 대 한 실질적인 신뢰성 평가가 미흡한 실정이다. 철도차량부품의 신뢰성 향상을 위해 많은 문 제들이 산재해 있지만 우선 철도운영기관의 필드데이터를 확보하여 각 부품들의 신뢰성을 제시할 수 있다면 나아가 전체 시스템의 신뢰성도 제시할 수 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 동일한 호선에 많은 수의 전동차가 운영되는 전동차 운영기관의 특수한 환경을 고려하여 부품이 마모되거나 열화되어 발생하는 경우를 서울특별시 도시철도공사에 서 운영되는 7호선 2차분 전동차 주간제어기(Master Controller) 마이크로스위치의 수명을 분석하였고 신뢰도 예측을 수행하였다. 참고로 그림 1은 7호선 주간제어기 기능도를 나타내 고 있다. 그림 1. 7호선 주간제어기 기능도 2. 신뢰성과 예측 방법의 종류 신뢰도 예측이란 “부품 또는 시스템의 운영 및 사용환경과 조건을 고려하여 고장률이나 평균수명 등과 같은 신뢰성 척도를 예측하는 것”을 말한다. 도표 1은 수명예측의 종류 및 방법을 설명하고 있으며, 신뢰도 예측을 통해서 제작사는 제품의 수명 예측이 가능하고, 소 비자는 긴 수명을 가진 신뢰성이 높은 제품을 선택할 수가 있다. 철도차량의 경우에서는 여 러 가지 예측 규격을 사용하여 부품 및 시스템의 운용과 사용조건에 대한 고장률을 예측함 으로서 설계 단계에서부터 부품 및 시스템의 수명을 예측하여 제품을 개발하거나, 정비계획 을 수립하여 고장을 미연에 방지하고 나아가서는 승객의 안전을 확보하는데 목적이 있다. 부품의 수명을 예측하고 예측한 수명을 정비에 활용한다든지, 운영데이타를 피드백 시켜 설계에 제반영하여 수명을 높이는 활동을 하는 행위 등을 아직까지 철도차량분야에서는 활 성화되고 있지 않으며, 어려운 것이 현실이다. 운영기관에서는 도표 1의 1번과 같이 제작사 가 제시한 정비기준에 의하여 유지관리 활동을 하고 있으나, 아직까지 제작사에서는 단순 소모품(오일, 고무류 등) 등을 제외하고는 내구연한(부품수명)의 설정이나 부품의 특성을 고려한 정비기준을 제공하지는 않는다. 수명평가의 종류는 크게 5가지로 구분할 수 가 있으 며, 1,2,3번은 운영기관에서 할 수 있는 예측 방법이 될 수 있으며, 3,4,5번은 제작사가 설 계 제작시 할 수 있는 항목이라고 할 수 있다.[1]
연번 수명예측 종류 예측 방법 비 고 1 제작사가 제시한 기준값을 이용한 예측 제작사가 제시한 정비기준을 가지고 예측을 하는 방법 주기별 검사에 맞게 끼워 맞추거나 시험실데이타를 이용하여 실 환경과 차이가 많음 2 운행특성을 고려한 예측 각 운영기관의 운영 특성에 따라 기준을 정하고 수명을 예측하는 방법 운행환경 변화 등 변수에 대한 대응력이 떨어지고 많은 시간이 흘러야 함. 3 필드데이타를 이용한 예측 필드에서 사용 중 고장 발생한 이력 데이터를 이용하여 통계적으로 수명을 추정하는 방법 통계적으로 추정하는데 있어 필요로 하는 정보(사용시간, 고장형태 등)가 포함된 필드 이력 데이터 품질 확보 4 라이브러리를 이용한 예측 MIL규격,Telcordia,EPRD/NP RD규격등을 이용하여 수명을 예측하는 방법 현실과 예측값의 차이가 크고, 예측방법에 있어 팩터값을 어떻게 정하는냐에 따라 예측결과가 달라짐 5 가속수명시험에 의한 예측 제품을 가혹한 조건에서 시험하여 고장을 낸 후 가속 모형을 이용하여 정상적인 사용조건에서의 고장시간으로 환산하여 수명예측 하는 방법 제품을 구성하는 각 부품의 고장형태를 가속시키는 스트레스의 종류가 부품에 따라서 다름 도표 1. 수명예측의 종류 및 방법 3. 제작사가 제시한 기준값을 이용한 예측 마이크로스위치 제작사에서는 고유수명을 MTBF, 고장율 등이 아닌 동작 횟수로 제시하 고 있으며, 제시된 값은 도표 2와 같고 이를 살펴보면 마이크로스위치 동작시 작용하는 물 리적 응력으로 정해지는 기계적 수명과 접점의 통전전류, 전압과 차단전류에 의한 전기적 수명으로 정해짐을 알 수 있다. 마이크로스위치의 사용환경과 역할에 따라 동작횟수가 상이 하여 단순한 동작회수를 가지고 유지보수 기준으로 정하는 것은 문제점이 많은 실정이다..
도표 2. 마이크로스위치 고유수명데이타 구분 5호선용 6,7,8호선용 제작사 HONEYWELL SCHALTBAU 수명 전기적 수명 : 명시 없음 기계적 수명 : 1,000만회 전기적 수명 : 100만회 기계적 수명 : 1,000만회 4. 운행특성을 고려한 예측 4.1. 사용빈도 기준정의 제작사에서 제시하는 마이크로스위치 동작횟수와 실제 운행중 동작 하는 횟수를 추정해보 기 위하여 7호선 2차분 본선 1회 왕복 운행기록데이터를 분석하여 마이크로스위치별 동작 횟수를 산출하였다. 그림 2는 7호선 2차분 전동차가 장암역-수락산역 구간 2개역 운행시 운행기록데이터를 바탕으로 전동차가 역행/제동을 반복할 때 마이크로스위치 동작에 따른 전동차 속도변화를 나타내었다. 7호선 2차분 전동차가 장암-온수 구간을 1회 왕복할때 운 행기록분석에 따른 마이크로스위치의 총 동작횟수는 표3과 같이 0회 ～ 332회까지로 마이 크로스위치 기능에 따라 전동차 운행시의 실제 동작횟수를 분석하였다. D4 ～ D7번의 마이 크로스위치는 전동차가 후진운행을 할때 동작하는 스위치로 동작횟수가 0회인 것은 전동차 가 초과정차등의 이례상황없이 정상적인 1회 운행을 하였기 때문이다. 그림 2. 7호선 전동차 장암-수락산 구간운행시 역행/제동 동작에 따른 전동차 속도변화
도표 3. 전동차운행 1회 왕복 기준 마이크로스위치별 동작횟수 분석 1회왕복기준 방향핸들(Direction Controller) 역행핸들(Master Controller) (Deadman)데드맨
동작 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 DMS 전진 2 2 2 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 후진 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 중립 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 역행/제동 0 0 0 0 0 0 0 0 332332 0 0 0 0 0 0 0 0 제동 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 156156 0 0 0 0 0 0 타행 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 175175 0 0 0 0 FSB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 역행 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 176176 0 데드맨 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 146 합계 2 2 2 0 0 0 0 2 332332156156175175 0 176176 146 4.2. 운행거리에 따른 동작횟수 분석 운행거리에 따른 동작횟수 분석 결과, 7호선 2차분의 운행기록장치에서 마이크로스위치의 1회 왕복 동작횟수를 기준으로 동작횟수가 유사한 그룹의 마이크로 스위치를 그룹으로 묶 어 마이크로스위치의 사용등급을 6등급으로 정의하였다. 서울도시철도공사 경영정보시스템 의 데이터를 바탕으로 년간 주행거리와 영업거리 및 역수를 고려하여 편성별 년간 왕복 횟 수를 산출한 결과 7호선구간의 평균왕복횟수는 1,224회로 분석되었다. 방향전환핸들 (Direction Controller)의 마이크로스위치보다는 역행핸들(Master Controller)의 마이크로스 위치가 사용등급이 높음이 확인되었고 역행핸들의 마이크로 스위치중에서도 P1과 P2의 마 이크로스위치의 등급이 가장 높은 것으로 확인되었다. 도표 4. 운행거리에 따른 동작횟수 분석 결과 사용등급 동작 동작횟수 년간주행거리 영업거리 및 역수 년간평균왕복횟수 6 P1 332 7,115,880km 46.9km/42역 1,224회 P2 332 5 P8 176 P9 176 P5 175 P6 175 4 P3P4 156156 3 DMS 146 2 D1 2 D2 2 D3 2 D8 2 1 D4 -D6 -D7 -P7
-4.3. 서비스고장에 따른 심각도 분석 서비스고자에 따른 심각도 분석 결과, 도표 5에서처럼 2005년～2011년 상반기까지 7호 선 1․2차분 전동차 본선 운행시 주간제어기 서비스고장에 따른 운용변경 현황에서 고장원인 이 마이크로스위치였던 데이터를 분석하여 운용변경횟수가 비슷한 그룹을 묶어 심각도 등급 을 5등급으로 구분하였다. 7호선 1차분 전동차와 2차분 전동차의 마이크로스위치 접점번호 가 상호 일치하지는 않지만 2차분 전동차의 마이크로 스위치 기능에 기준을 두고 기능분석 을 통해 심각도를 분석하였다. 분석결과 역행핸들(Master Controller)의 마이크로스위치 심 각도 등급이 가장 높았으며 데드맨(Deadman) 마이크로스위치와 방향핸들(Direction Controller) 마이크로스위치 순으로 심각도 등급이 정의 되었다. 도표 5. 서비스고장에 따른 심각도 등급 심각도 마이크로스위치 운용변경횟수 마이크로스위치 기능 5 P1 11 B7～P4 인식 TC 및 CC1 P2 11 B7～P4 인식 4 P3 8 B7～B1 제동인식 P4 8 B7～B1 제동인식(비상역행) P5 8 중립인식(TCMS)
D/S 7 Dead Man switch
3
D1 3 Direction Controller Forward 인식 TC Card D2 3 Direction Controller Forward 인식 CC1 Card D3 3 Direction Controller Forward 인식 ATC Card
P8 3 P0.5～P4역행인식(TCMS)
P9 3 P0.5～P4역행인식(비상역행)
2 P6 2 중립인식(ATC)
P7 2 Full Service Brake인식(ATC)
1
D4 0 Direction Controller Reverse 인식 TC Card D5 0 Direction Controller Reverse 인식 CC1 Card D6 0 Direction Controller Reverse 인식 ATC Card D7 0 Direction Controller Neutral 인식 ATC Card D8 0 Forward와 Reverse시 Battery Contactor 유지 4.4. 부품 수명 분석 결과 제작사가 제시한 수명인 동작횟수를 운행특성에 따라 수명을 예측 분석한 결과 동일부품 이라도 사용개소별 역할에 따른 사용빈도가 큰 차이를 보였으며, 제작사에서 제시한 전기적 수명 100만회를 적용하여 수명산정시 2.4년~408년까지 사용이 가능한 것으로 나왔다. 그 러나 이런 사용횟수를 고려하여 수명주기 도래시 예방정비 차원에서 유지관리를 시행하기란 현실적인 어려움이 있다.
도표 6. 사용빈도에 따른 수명 도래시점 예측 사용등급 마이크로스위치 1왕복동작횟수 전기적수명 년간왕복횟수 년간동작횟수 사용년한 6 P1 332 100만회 1,224회 406,368회 2.4 P2 332 406,368회 2.4 5 P8 176 215,424회 4.6 P9 176 215,424회 4.6 P5 175 214,200회 4.6 P6 175 214,200회 5.2 4 P3 156 190,944회 5.2 P4 156 190,944회 5.2 3 DMS 146 178,704회 5.6 2 D1 2 2,448회 408 D2 2 2,448회 408 D3 2 2,448회 408 D8 2 2,448회 408 1 D4 0 -D5 0 -D6 0 -D7 0 -P7 0 -마이크로스위치의 교환 특성을 분석한 결과 운행에 미치는 영향과 비용을 고려하여 심각 도 등급에 따른 유지관리 기준을 달리하는게 효과적이라고 할 수 있다. 즉, 유지보수 지침 으로 마이크로스위치 사용용도에 따른 심각도를 기준으로 운용변경으로 인한 서비스고장이 많은 “5등급”은 우선적으로 일괄교환 조치하고, 4, 3등급의 마이크로스위치는 중정비 도래 시 단계적으로 교환, 기타 등급은 기존의 유지보수 방법으로 시행하는 방법이다. 5. 결론 도시철도 차량에 사용중인 7호선 전동차 주간제어기의 마이크로스위치를 선정하여 제작 사가 제시하는 부품 수명인 동작횟수와 전동차 운행특성을 고려하여 사용빈도에 따른 수명 주기를 예측해 보았다. 제작사가 제시한 수명(동작횟수)를 기준으로 전동차 운행 특성에 따른 사용빈도, 심각도 기준으로 정의하여 동작횟수 추정에 의한 부품의 수명은 제작사양에 있는 수명 100만회를 기준으로 하였을 경우 최소 2.4년에서 최대 408년까지 산출되었으나, 전동차 내구연한 40 년과 비교하면 반 영구적인 사용이 가능하다. 하지만 계전기의 수명을 동작횟수로만 추정하 는 것에는 한계가 있다. 제작사가 제시한 수명은 제품개발 초기에 이상적인 조건에서 시행 한 데이터이고 마이크로스위치는 한번 동작하지만 마이크로스위치에 걸려있는 전기적 부하
는 계속 되기 때문이다. 따라서 사용개소에 따른 동작횟수의 차이가 큰 마이크로스위치의 수명을 단순히 동작횟수로 산출하는 것은 부적절하였다. 추후 연구과제로는 운영기관의 축적된 필드데이터를 통하여 고장분포 특성과 부품의 평균 수명을 분석하고 신뢰도 예측 프로그램을 활용하여 부품레벨과 시스템 레벨에서의 신뢰도를 예측한 데이터를 분석하여 시스템레벨에서의 실제 적용 가능한 신뢰도를 예측을 수행하여 정비정책에 반영할 수 있도록 하여야 한다고 하겠다. 참고문헌 1. 신건영외 4명, “수명예측 방법에 따른 계전기의 수명분석 및 신뢰도 예측”한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
2. RIAC-HDBK-217Plus (2006), HANDBOOK OF 217PlusTM RELIABILITY PREDICTION MODELS, RIAC. 3. 전태보, “Telcordia를 이용한 형광등용 전자식 안정기의 신뢰성 모형 수립”, 한국품질경 영학회, 2006, pp.69-75. 4. 이덕규, 심중호, “Telcordia SR-332 Issue 2를 이용한 신뢰성 예측”한국철도학회 2010 년도 춘계학술대회 논문집 2010.7, pp.2242~2248. 5. 장주수 외 5명, 신뢰도 예측 가이드, 교우사. 6. 전태보 (2010), 전기전자시스템의 신뢰도 예측, 교우사.
