Motor Operated Valve (MOV) periodic performance verification system using Power Line Signal Analysis (PoLine) is suggested in this thesis. As supplement or alternative methods to replace the sensor based “at the valve test”, MCC based methods, such as motor power monitor (MPM) and $MC^2$ method have been introduced. MCC method has some merits such as cost saving, lower radiation exposure, and shortened overhaul outage. However, the accuracy of MCC is twice that of at-the valve test method. Accordingly, MOV Users Group (MUG) recommended that MOVs with less than 25% operating margin are not the candidates for MCC based testing without additional justification. This is due to the inability to decide the stem factor and valve factor correctly. By adoption of nonlinear correlation method for stem factor estimation using static and dynamic test data, the PoLine method has better robustness against the motor performance degradation, voltage variation, and aging effects of packing and lubricant. Moreover, the optimum valve factor is found at the maximum differential pressure and thrust point. So, the rule to verify the valve factor is established. The PoLine also allows calculation of valve actuator capacity and condition monitoring without having sensors. For MOV abnormality detection, Wigner-Ville Distribution (WVD) model and threshold method for feature extraction is applied. Through the error analysis, the uncertainty of MOV factor in proposed method is calculated using the experiment data that is taken from both torque simulator and MOV experiment facility. For validation of PoLine, the overall error is calculated. The error is classified into two categories, the biased error and the random error. The biased error consists of the mean of the relative error between measured and estimated torque, and the stem factor. The random error corresponds with the statistical analysis of the measured torque, stem factor and motor electric data. The experiment result shows that PoLine has reasonably lower error than MCC based method. Therefore, this method can be applied to the periodic verification test of valves that have relatively low margins.
원자력발전소의 안전성 관련 모터 구동밸브 (MOV)의 주기적 성능평가 시험 방법을 개선하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 국내 원전에서는 과기부 규제 권고사항 71233-205(1997. 6.13)에 의해 모든 안전성 관련 밸브에 대해 설계기준 조건에서의 작동성 및 성능을 평가하고 있다.
성능평가 시험 중 각 원자력발전소는 센서를 사용한 시험을 수행함에 따라 정기 보수기간에 대한 영향, 많은 시험비용의 지출, 그리고 시험 참여자의 방사선 피폭량 증가 등을 경험하였다.
MOV 성능평가 시험이 완료되면 과기부는 고시(안)에 의해 해당 밸브에 대한 수명기간 중 주기 시험이 권고할 예정이며 기준으로는 미국 NRC GL96-05를 준용할 것으로 보인다.
원자력사업자는 MOV 시험을 원격지에서 수행하는 센서리스 방식 시험 방법을 주기시험에 도입하는 것을 심도 있게 검토, 연구하고 있다. 현재 상용화된 센서리스 방식의 모터구동밸브 시험방법으로는 전동기 제어반 (MCC)에서 전압, 전류를 이용하여 시험하는 MPM 기법과 $MC^2$ 기법이 대표적으로 사용되고 있다. 각 기법의 측정 오차는 약 15%로 평가되고 있으며, 미국 MOV 사용자그룹(MUG)에서는 25% 미만의 운전 여유도를 가진 밸브에 대해서는 적용시 추가적인 판정이 필요함을 명시하고 있고, 국내의 경우도 25% 미만의 여유도를 가진 밸브의 경우, MCC 기법을 적용치 않을 것을 검토중이다.
기존 MCC 기반의 기술은 모터 전력을 구한 후 전력과 스러스트의 근사식을 이용하거나, 단일 정적 시험결과에서 얻어진 토크와 스러스트를 선형 상관관계식으로 만들어 모터 토크를 계산한 후 스러스트를 계산하므로 MOV운전기간 경과에 따른 패킹 및 윤활 상태 변화, 모터에 인가되는 전압의 변화 및 온도의 변화등에 따른 성능 변화를 평가에 반영하지 못하여 측정 불확도를 증가시키는 문제점이 있었다. 따라서 저 여유도 밸브에 대해서도 적용할 수 있는 보다 개선된 센서리스 방식 주기성능 평가 기술 개발이 요구되고 있다. 특히 MOV 팩터 공식 산정시 정적 시험에 대한 단일 시험결과만을 상관관계식화 함에 따라, 동적 시험 결과에서는 정확도가 현저히 떨어지는 현상에 대한 개선도 요구되었다.
본 논문에서는 전력선 신호분석 기술을 이용하여 모터구동밸브의 모터 토크를 삼상 전압방정식에 의해 산출하고, 비선형 회귀방정식에 의해 산출한 MOV 상수를 이용하여 밸브의 구동축(Stem)에 인가되는 힘을 정확히 측정한 후, 요구되는 스러스트와 가용 스러스트를 이용하여 운전 여유도를 결정하는 성능평가 절차를 제시하였다.
원자력발전소 성능평가 시험결과를 이용함에 있어 정적시험과 동적 시험 결과를 모두 비선형 회귀방정식 작성에 이용하는 기법의 개발을 통해 정적 시험결과의 선형 상관관계 도입에 따른 동적 시험 상태에서의 정확도 저하 현상을 개선하였다. 아울러 비선형 모델의 적용을 통해 MOV 자연 열화에 따른 성능 변화와 반복 시험시 발생할 수 있는 불확도를 줄일 수 있다. 그러나 MOV의 내부 결함 발생시 시험 정확도가 현저히 떨어지므로 MOV 팩터를 결정하기 전, MOV 상태가 건전할 경우에만 팩터를 출력하는 검증 단계를 도입하여 MOV 상태 진단 기능과 팩터의 정확성 검증을 동시에 수행토록 하였다.
상태 진단 기법으로는 시간-주파수축 분석 기법인 위그너-빌 분포(WVD) 모델을 사용하여 시간에 따른 주파수 프로파일의 변화를 나타낼 수 있도록 하였다. WVD 결과를 이용하여 MOV 상태를 자동 판정하도록 하는 시스템 개발을 위해 Threshold 모델을 이용하여 특이점을 자동 탐지하고 FWHM기법에 의해 반폭치를 산출한 후 시간과 특이 주파수에 대한 (NxM) 매트릭스를 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 매트릭스의 가로값은 각 특이 주파수에 대한 진폭값이 되고 세로값은 시간축이 되므로 시간의 변화에 대한 각 특이 주파수의 진폭변화를 이용하면 MOV의 상태를 판별할 수 있게 된다.
개발된 자동화된 상태 진단 알고리즘 개발은 주기 시험시 측정된 값이 사전에 입력된 정상 상태 자료와 비교하여 일정한 밴드 이상 벗어날 경우, 비정상 상태로 판정하는 방법을 이용하였다.
각 비정상 상태별 판정은 본 논문에서는 수행하지 않았으나, 각 특이 주파수의 시간 평균값을 기존 진동감시 장치에서 이용하고 있는 각 비정상 상태에 대한 예측 주파수 계산 공식과 MCSA 기법에서 제공하는 공식을 이용하여, 특이 주파수와 사이드밴드 주파수를 계산하고 WVD 알고리즘을 이용한 측정 결과와 비교하면 비정상 상태 발생 부위와 정도를 쉽게 파악할 수 있다. 상기의 공식은 전원 주파수, 회전주파수(또는 슬립)이 계산의 지표가 되어 이에 대한 상세한 정보가 필요하므로 이를 측정하는 방법에 대해서도 간략하게 논하였다.
개발된 시험장치의 오차 분석을 위해 전력선 신호분석 방법에 대한 불확도 산정 방법을 수립하였고, 원자력발전소의 정적 시험상태를 묘사할 수 있는 시뮬레이터를 사용하여 성능 평가 시험을 실시하였다. 본 기법의 시뮬레이터 시험 중 스프링 부하가 큰 상태에서 평균 토크값이 부하가 작은 경우보다 작게 나타났고, 동일한 부하상태에서 토크 적분값의 변화가 심한 현상을 보였다. 이 현상은 스프링 부하가 예민한 과도 응답을 보였거나 토크 스위치 설정치가 부적절하여 충분한 부하를 생성치 못한 것에 기인한 것으로 보인다. 이와 같은 문제점은 추후 반복적 실험과 다양한 시험 조건에서의 실험을 통해 해결될 수 있다.
오차 분석결과 개발된 시험장치의 스러스트 판정 총 오차는 약 8.8%로서 기존에 발표된 MCC 기법의 오차율인 14.6% 보다 약 5.8% 개선된 점을 보였다. 특히 본 기법은 정적 시험결과와 동적 시험결과에 모두 적용할 수 있으며 패킹 및 윤활상태, 전압, 전류변동, 온도 변화등 자연 열화에 따른 성능 변화를 추종할 수 있으므로 주기시험의 정확성 향상에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
