1. 서 론

철도차량의 유지보수는 정해진 주행거리 및 시간에 따라 정비하는 TBM(Time Based Maintenance)를 기반으로 수행하고 있다. 그러나 TBM 시스템은 제조 오차 및 사용환경에 따라 차량 운행 중 고장이 발생하거나 잔존수명이 남은 상태에서 교체가 되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전장품의 노화나 이상상태를 실시간으로 분석 및 진단이 가능한 CBM(Condition Based Maintenance)의 도입이 필요하다^[1~2]. CBM은 전장품에서 취득된 데이터를 통해 상태를 추정하는 시스템으로 데이터의 확보가 매우 중요하다. 철도차량 대부분의 전장품은 센서를 통해 전압, 전류, 온도와 같은 데이터를 취득하고 있으나, 이는 기본적인 보호동작을 수행하는 용도로 활용된다. 또한 취득된 데이터는 일반적으로 연산을 거친 후 1초 주기로 차상 컴퓨터에 저장된다. 연산된 데이터를 통한 전장품의 상태진단은 어려우며, 특히 전력변환장치와 같이 수 kHz의 스위칭 동작을 하는 장치의 정밀한 진단은 매우 어렵기 때문에 별도의 시스템이 요구된다.

전력변환장치는 철도차량의 추진 및 다양한 부하에 공급하기 위해 사용되나 잦은 고장으로 인해 차량 운행에 직접적인 영향을 미친다. 전력변환장치의 주요 고장원인은 커패시터의 결함에 있으며, 고장예방을 위해 커패시터의 상태 추정은 중요하다. 일반적으로 커패시터는 정전용량 및 등가직렬저항(ESR)을 통해 상태를 추정하고 있다^[3~4]. 커패시터는 사용되는 주파수 영역에 따라 성능이 다르며, 종류가 다양한 전력변환장치에 적용된 커패시터의 상태를 추정하기 위해서는 이를 고려해야한다. 기존 커패시터 상태 추정 기법은 커패시터에 미치는 주파수에 따라 필터를 설계하여 정전용량 및 ESR을 추정하기 때문에 전력변환장치 출력 주파수에 따라 별도의 필터 설계가 요구된다.

본 논문에서는 전장품 상태 추정 및 모니터링을 위해 기존 차량에도 탑재가 가능한 DAQ(Data Acquisition) 장치를 제작하였으며, 전력변환장치 중 하나인 보조전원장치에 적용된 커패시터를 대상으로 하였다. 또한, 주파수 분석 기법을 통해 각각의 필터 설계 필요 없이 하나의 알고리즘으로 다양한 전력변환장치에 적용이 가능한 커패시터 상태추정 알고리즘 제안하였다.

2. 보조전원장치

2.1 전력변환장치 고장원인 분석

전기로 구동하는 철도차량은 추진력과 그 외 다양한 부하에 전력을 공급하기 위해 전력변환장치가 사용된다. 그러나 이러한 전력변환장치는 고장이 자주 발생하며, 고장 발생 시 차량 운행에 큰 영향을 미친다. 그림 1은 국내 철도차량 일부에서 5년간 발생한 전력변환장치의 고장원인이다. 커패시터, 전력용 반도체 소자 및 제어기, 고전압 차단기, 스너버 저항, 릴레이 등에 의한 고장, 통신 및 입출력 외부 라인의 불량 등으로 크게 5개로 구분할 수 있으며, 전력용 커패시터의 고장발생이 39[%]로 큰 비중을 차지하고 있다. 또한, 도입 후 운행 기간별로 발생하는 전력용 커패시터의 고장을 분석하였다. 도입 후 5~6년이 지난 차량에서 커패시터 고장이 집중적으로 발생하고 있으며, 이는 사용기간에 따른 노화로 판단할 수 있다^[4].

그림 1. 철도차량 전력변환장치 고장원인

Fig. 1. Failure cause of railway vehicle power conversion

2.2 보조전원장치 회로

철도차량의 전력변환장치는 추진을 담당하는 주전력변환장치와 나머지 부하를 담당하는 보조전원장치로 나뉜다. 그림 1은 철도차량 보조전원장치 종류 중 일부로 전차선 전력의 종류 및 전력변환 기술에 따라 다르게 적용된다.

그림 2. 철도차량 보조전원장치 회로

Fig. 2. Railway vehicle SIV circuit

그림 2(a)는 공진형 컨버터 보조전원장치의 회로로, 경량화를 위한 고속 스위칭으로 컨버터의 출력은 높은 주파수 성분의 리플이 발생한다. 그림 2(b)는 AC/DC 컨버터가 적용된 보조원장치 회로로, 컨버터의 출력은 공급전원 주파수의 2배에 해당되는 주파수 성분의 리플이 발생한다. 또한, 보조전원장치 인버터로 입력되는 전압은 DC-Link 커패시터에 의해 평활화되어 인가된다^[5].

2.3 커패시터 상태추정 알고리즘

전력변환장치 출력전압 리플의 크기는 커패시터에 의해 결정된다. 그림 3은 주파수에 대한 커패시터의 임피던스 변화를 나타내었다. 커패시터의 임피던스는 일반적으로 저주파 대역에서 용량성 리액턴스($X_{C}$), 수에서 수십 [kHz] 대역에서는 기생성분인 ESR(Equivalent Series Resistance)이 지배적이다^[6]. 따라서, 특정 주파수 대역의 리플 전압, 리플 전류를 통해 구해진 커패시터의 임피던스를 통해 ESR 또는 용량성 리액턴스를 도출할 수 있다^[1~2].

그림 3. 커패시터 주파수-임피던스 변화 그래프

Fig. 3. frequency-impedance change graph

커패시터의 노화는 사용 시간에 따라 성능이 저하하고 온도에 의한 전해액 증발과 같은 전기적 노화에 대한 연구가 주로 이루어진다. 커패시터의 상태는 일반적으로 ESR과 정전용량을 추정하여 특정 임계치에 도달하였을 때 고장으로 판단한다^[7]. 이를 판단하기 위해 커패시터에 걸리는 전압과 흐르는 전류값은 반드시 필요하며, 식 (1), (2)를 통해 정전용량을 구할 수 있다.

(1)

$X_{C}=\dfrac{V_{c\_RMS}}{I_{c\_RMS}}$

(2)

$\hat{C}=\dfrac{1}{2\pi f X_{C}}$

여기서, $X_{C}$는 용량성 리액턴스, ${V_{c\_RMS}}$ , ${I_{c\_RMS}}$는 커패시터의 전압, 전류의 실효값, $\hat{C}$는 추정 정전용량

그림 4. 기존 커패시터 상태추정 알고리즘

Fig. 4. Existing capacitor condition estimation algorithm

그림 4는 기존 커패시터 상태추정 알고리즘으로, 커패시터 정전용량 추정은 주로 전력변환 회로의 출력 리플 주파수 성분에 따른 저역통과나 대역통과 필터를 통해 데이터를 취득한다. 필터를 거쳐 취득된 전압과 전류의 실효값은 용량성 리액턴스로 계산되고, 이를 통해 정전용량을 도출한다. 이러한 커패시터 추정 시스템은 회로의 구성 및 출력 주파수에 대한 분석이 별도로 필요하며, 전력변환장치 종류에 따라 필터 설계가 각각 요구된다. 또한, 대부분의 철도차량 보조전원장치 내부는 각종 부품들이 강체선(Bus Bar)으로 연결되어있으며, 구조의 특성상 커패시터에 흐르는 전류를 직접 측정할 수 없다. 그리고 보조전원장치 함체 내 공간은 제한적이고 철도차량의 안전상 기계적 형상 변형은 매우 어렵다. 따라서, 커패시터의 데이터를 취득하기 위해 기존 구조물을 통해 센서가 설치되어야하며, 커패시터의 전류를 간접적으로 도출할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서 커패시터에 흐르는 전류는 컨버터 출력 전류를 통해 도출하고 전력변환장치 종류와 상관없이 커패시터 상태 추정이 가능한 알고리즘을 제안하였다.

그림 5. 제안하는 커패시터 상태추정 알고리즘

Fig. 5. Proposed capacitor condition estimation algorithm

그림 5는 커패시터 상태추정 알고리즘으로, 커패시터 전류를 간접 도출하기 위해 컨버터 출력전류를 취득하였다. 컨버터 출력은 리플 성분으로 인해 AC와 DC가 모두 포함된 전류가 흐르며, 교류영역에서 커패시터의 임피던스는 부하보다 매우 작기에 대부분의 AC 성분 전류는 커패시터로 흐른다. 이러한 특성을 이용하여 컨버터 출력전류를 주파수 분석기법인 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해 AC 성분의 전류를 취득하여 커패시터로 흐르는 전류를 간접 도출할 수 있다. 또한 FFT 기법을 통해 도출된 결과의 최대치를 추적하여, 가장 지배적인 주파수 성분과 그에 해당하는 전압, 전류를 취득한다. FFT 연산은 문헌 ^[8]을 바탕으로 수행할 수 있으며, 본 논문에서는 FFT(x)로 표현하였다. 이를 통해 도출된 전압, 전류, 주파수를 통해 ESR 및 정전용량 도출이 가능하다. 식 (3)~(5)을 통해 저주파 대역에서 용량성 리액턴스 및 고주파 대역에서 ESR 도출이 가능하며, 정전용량은 식 (2)를 통해 구한다.

(3)

$[I_{FFT},\: f]=\max(FFT(i_{out}))$

(4)

$V_{FFT}(f)= FFT(V_{C})$

(5)

$\hat{X_{C}},\: \hat{ESR}=\dfrac{V_{FFT}}{I_{FFT}},\: Low \,or \,High\, frequency$

여기서, $I_{FFT}$는 전류 FFT 결과의 최대값, $f$는 최대값의 주파수 대역, $V_{FFT}(f)$는 전압 FFT 결과의 $f$ 대역 전압값

이러한 알고리즘을 통해 커패시터의 흐르는 전류 측정이 불가능한 환경에서도 기존 커패시터 상태추정 기법과 동일한 성능으로 커패시터의 정전용량 추정이 가능하다.

3. DAQ 설계 및 제작

그림 6과 표 1은 보조전원장치 커패시터 상태 추정을 위한 DAQ의 기능과 사양을 보여준다. DAQ는 데이터 측정, 데이터 통신, 전력 공급 회로로 구성되어 있으며. 커패시터의 양단 전압, 컨버터의 출력 전류, 온도 데이터를 측정 및 저장한다. 또한, 측정된 데이터를 MCU를 통해 커패시터 상태추정 알고리즘을 적용하여 실시간으로 커패시터의 상태추정인자를 도출한다. DAQ는 DC 24[V]를 공급받아 동작하며, 협소한 보조전원장치 내부 구조를 고려하여 외형 크기는 내부 주요 장치들의 간섭을 최소화하는 크기로 설계하였다.

그림 6. DAQ 구성 및 기능

Fig. 6. DAQ configuration and functions

그림 7(a)은 통신용 제어 전원(PoE) 블록도로 보조전원장치 DAQ에 전원을 인가하는 회로로 통신선(CAT-6)을 이용하여 DC 24[V] 전원을 공급하고 DC/DC 컨버터로 전원을 보내준다. 또한, 통신회로는 보조전원장치 커패시터의 검출 데이터 및 연산된 데이터를 데이터 저장 장치로 실시간 전송한다. 그림 7(b)는 DC/DC 컨버터 블록도로 통신용 제어 전원을 통해 공급된 DC 24V를 DAQ 내부장치 등에 전원공급 회로이다. DC 3.3V, 5V, 8.375V로 강압되는 절연형 컨버터로 설계하였으며, 데이터 검출 및 처리를 위한 전원을 공급한다^[9].

그림 7. DAQ 전원·통신부 회로

Fig. 7. DAQ power/communication circuit

그림 8(a)은 DAQ의 전류 검출 회로 블록도로 측정된 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 ADC(Analog to Digital Converter) 회로와 증폭기를 거쳐 중앙처리장치(MCU)로 전송한다. 그림 8(b)는 전압 검지 회로 블록도로 ㏁급의 저항을 통한 전압분배 방식으로 전압을 측정하며 DC 바이어스를 통해 DC 전압과 리플전압을 구분하여 측정한다. DC전압은 DC-Link단 이상전압 검지하고 리플전압은 정전용량 계산을 위해 사용되며 전압 데이터는 MCU로 전송된다. 그림 8(c)는 온도 검지 회로 블록도로 커패시터 온도와 외부 온도를 측정하여 MCU로 전송된다. 커패시터에 발생된 온도 측정을 위해 커패시터 표면온도 및 외기온도를 측정할 수 있도록 2개의 채널로 구성하였다. 측정된 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 ADC 회로, 노이즈를 필터링하는 회로로 구성된다.

그림 8. DAQ 센싱부 회로

Fig. 8. DAQ sensing circuit

표 2는 MCU 사양으로, 입력된 디지털 데이터를 다시 아날로그 데이터로 변환하거나 연산을 수행하여 얻어진 데이터를 저장 장치로 전송 역할을 한다. 데이터 저장 장치와는 통신용 제어 전원 케이블을 이용하여 통신하며 이더넷 방식을 사용한다.

그림 9는 제작된 DAQ PCB 외형 사진으로 보조전원장치 내부의 협소한 공간을 고려하여 2층 회로로 구성하였다. 하부는 PoE회로 및 DC/DC 컨버터회로로 전원·통신부로 설계하였으며, 상부는 데이터 검출 및 연산을 위한 MCU로 설계하였다.

그림 9. 제작된 DAQ PCB 외형

Fig. 9. manufactured DAQ PCB hardware

4. 실 험

본 논문에서는 커패시터 상태 추정 DAQ 검증을 위해 브리지 다이오드 회로 및 단성 AC/DC 컨버터를 설계하여 실험을 진행하였다. 철도차량에서 보조전원장치 구조상 커패시터 전류를 직접 측정할 수 없는 사항을 고려하여 컨버터 출력 전류를 측정하였다. 측정된 컨버터 출력 전류를 주파수 분석 기법인 FFT를 통해 커패시터에 흐르는 전류를 간접 도출하였다. 표 3은 DAQ의 측정 데이터량 및 샘플링 주파수이다. 커패시터 추정을 위해 DAQ 내 설계된 플래쉬 메모리에 500개의 센싱 데이터가 저장되고 이를 주파수 분석 기법을 통해 정전용량 및 ESR을 계산한다. 이때 계산으로 사용된 전압, 전류, 주파수와 도출된 주파수 대역에 따라 정전용량 또는 ESR 값이 전송된다. 또한, 철도차량 컴퓨터 저장 속도를 고려하여 1초에 1개의 데이터를 데이터 저장 장치에 전송하도록 설계하였다. 이를 통해 저장된 정전용량 데이터는 보조전원장치의 상태를 추정할 수 있는 지표로 활용이 가능하며, 철도차량의 기존 취득되고 있는 데이터와 DAQ와의 샘플링 주기를 맞추어 데이터 시간 동기화가 가능하다.

그림 10은 조정형 변압기(SLIDAC), 브리지 다이오드, 필터 커패시터, 권성형 저항 부하로 구성된 기본적인 AC/DC 다이오드 정류기 회로이다. 커패시터 정전용량 추정을 위해서 컨버터 출력단 전류 및 커패시터 전압 데이터를 취득하였으며, AC/DC 정류 과정에서 발생하는 전압과 전류의 리플 성분을 이용하여 정전용량 추정을 검증하기 위해 실험하였다.

그림 10. 브리지 다이오드 실험 구성도

Fig. 10. Bridge diode experiment diagram

그림 11. 브리지 다이오드 실험

Fig. 11. Bridge diode experiment

그림 11은 브리지 다이오드 실험 사진 및 DAQ로 취득된 데이터의 파형이다. 컨버터 출력전류 및 커패시터 양단 전압은 센서를 통해 DAQ에 저장되며, 메모리에 저장된 전압, 전류 500개를 통해 FFT를 수행한다. 이후 FFT 결과에서 전압의 최대값을 검지하고, 그 대역의 주파수 성분을 도출한다. 전압이 가장 높은 대역의 주파수는 약 120Hz로 나타났으며, 이 대역의 전압, 전류, 주파수 값을 통해 정전용량을 계산한다. 계산된 결과는 DAQ를 통해 데이터 저장장치로 전송되며, 계산에 사용된 전압, 전류, 주파수와 정전용량이 저장된다. 표 5는 LCR 미터로 측정된 2,148.4uF 커패시터를 사용한 브리지 다이오드 실험에서 취득된 1000개의 데이터이다.

축적된 1000개의 데이터를 평균을 내었으며, 이는 급격하게 변하지 않는 정전용량의 특성을 고려하여 안정적인 지표를 도출하기 위함이다. 추가로, 평균 계산시 절삭 평균을 적용하여 노이즈로 인한 큰 오차가 발생할 경우에도 영향을 최소화하였다. DAQ에 적용된 커패시터 추정 알고리즘 신뢰성 검증을 위해 커패시터의 용량을 3가지로 하여 추가적인 실험을 하였으며, 결과는 표 6과 같다.

그림 12. 단상 AC/DC 컨버터 실험 구성도

Fig. 12. Single-phase AC/DC converter experiment diagram

그림 12는 PWM 컨버터, 필터 커패시터, 권선형 저항 부하로 구성된 단상 AC/DC 컨버터 회로이다. 철도차량에 사용 중인 전력변환장치는 대부분 스위칭 소자가 적용되어 컨버터 출력 전류 성분은 입력 전원 주파수 2배 성분인 리플뿐만 아니라 스위칭 동작으로 발생하는 스위칭 주파수 성분도 포함된다. 따라서 리플 주파수와 스위칭 주파수가 포함된 출력 전류에서 주파수 분석해 특정 주파수 대역의 전류를 도출하여 정전용량을 추정하였다.

그림 13. 단상 AC/DC 컨버터 실험

Fig. 13. Single-phase AC/DC converter experiment

그림 13은 단상 AC/DC 컨버터 실험 사진 및 DAQ로 취득된 데이터의 파형이다. 전류 파형의 FFT 결과는 스위칭 동작으로 인해 공급 주파수의 2배인 120Hz뿐만 아니라, 스위칭 주파수인 2kHz 부근에도 전류가 튀는 것을 확인할 수 있다. 그러나, DAQ의 알고리즘은 FFT 전압이 가장 높은 대역의 값으로 정전용량을 계산하며, 이는 주파수 약 120Hz이다. 또한, 단상 AC/DC 컨버터 실험도 DAQ를 통해 저장된 각 1000개의 데이터를 절삭 평균하였으며, 결과는 표 8과 같다.

5. 결 론

본 논문에서는 최근 5년간 철도차량 보조전원장치 구성품 중 고장 빈도가 가장 높은 DC-Link단 커패시터를 대상으로 상태 추정하였다. 보조전원장치는 차량의 종류에 따라 다양한 회로가 적용되며, 이를 고려하여 커패시터 상태 추정 알고리즘을 제안하였다. 또한 실제 차량에 적용 중인 상태 모니터링은 데이터 저장 주기가 길어 고속 스위칭을 하는 전력변환장치에 활용이 어렵다. 이러한 문제를 탈피하기 위해 DAQ를 제작하여 시계열 데이터를 취득하였으며, 취득된 데이터를 상태추정인자로 연산 후 데이터 저장장치에 전송이 가능하도록 제작하였다. 제안된 알고리즘 및 DAQ의 성능을 검증하기 위해 브리지 다이오드, 단성 AC/DC 컨버터를 구성하여 실험하였다. 그 결과 1.3∼2.54%의 오차로 정전용량을 통한 커패시터 상태추정 시스템의 유효성을 확인하였다. 추정된 정전용량은 커패시터의 상태추정 인자로 활용되며, 전해 커패시터의 정전용량은 기존 대비 15~20% 감소 시 교체를 권장하고 있다. 따라서 축적된 데이터를 통해 커패시터의 노화 경향을 분석이 가능하며, 이처럼 전장품의 상태를 기반으로 한 정비를 통해 유지보수의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.