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Blade 일체형 Rotoe를 채용한 초고속 초소형 Motor 개발

연구개발 개요: 초고속 소형 생활가전에 사용하기 위하여 초고속으로 회전하는 초소형 BLDC Motor 임; 특허 및 노하우 기술에 의해 회전 자계에 의한 스테이터에서 발생한 철손을 최소화 하여, 고속회전에 의한 열 발생을 최소로 줄였고, 베어링 부분의 특허 기술로 초고속을 구현한 제품임; 향후 양산품은 100,000RPM 이상의 초고속을 구현하는 초고속 초소형 Motor 임

개발대상 기술의 품목 연관성 [품목 선정기준]: 초고속 Motor 의 강자는 니텍(일본), 다이슨(영국), LG 로서, LG 와 다이슨의 경우는 회전수가 약 80,000RPM 수준으로 초고속 Motor가 제품의 가장 중요한 부품이기 때문에 현재 시장 內 별도의 부품으로 판매되는 제품은 전무한 상황임; 30,000RPM 이상의 고속 Motor 국내 수입규모는 연간 약 1,400 억원 수준이며, 당사가 제조하는 100,000RPM 이상의 초고속 초소형 Motor 시장출시 時 연간 약 500 억원 이상의 수입대체 효과가 있을 것으로 예상됨

개발대상 기술의 수입대체 가능성: 현재 정밀 제어용 Motor 를 취급하고 있는 대표적 기업으로는 일본 기업들이 전세계 생산량의 80% 이상을 차지하고 있음; 블레이드 일체형 로터를 채용한 초고속·초소형 BLDC Motor 는 유체 흐름을 방해하지 않고 고속 회전 상태에서도 효율 손실을 최소화 할 수 있고, 가장 큰 고장 원인인 홀센서의 고장을 진단하고 홀센서 고장에도 불구하고 센서리스 방식으로 전환하여 Motor 를 구동 하는 방식으로 개선하여 기존 시장에서 큰 경쟁력을 가질 수 있을 것으로 기대

H/W 인공지능 반도체를 이용한 Motor 고장진단 Sensor 개발

연구개발 개요: Motor 의 고장 및 이상 동작을 감지하는 Sensor Module 의 개발을 통해 장비의 고장 여부 확인 또는 Motor 가 포함되어 있는 장비 사용 인력의 사고를 방지 및 예방하는데 본 연구개발의 목적을 두고 있음; 기본적인 동작의 흐름은 Motor 의 동작을 감지하고 있는 Sensor 들을 통하여 실시간으로 Data 를 취득하고, 취득한 Data 를 분석하여 고장 및 이상 여부를 예측하며, 취득한 Data 분석은 진단학습 Algorithm 을 사용할 것이고, 분석한 결과를 기반으로 고장 및 이상 동작 알림 및 Alarm 원인을 판단하여 제공함; 기존 방식과는 다르게 Sensor, FPGA, MCU 를 사용하여 Module 형식으로 제작을 진행하여 기존 보다 소형화 및 고장 또는 이상 동작 진단 간소화를 이루었으며, 다양한 장치에 적용이 가능할 것으로 판단됨

연구개발 단계별 성과도출 목표

1단계: MCU Board H/W & S/W 개발; Sensor Board H/W & S/W 개발; 전원공급장치 Board 개발; 통신 H/W & S/W 개발; Data 처리 Protocol 개발; Motor 이상 동작 진단 Algorithm을 FPGA 기반의 H/W 구현; 기능 검증 및 성능 분석을 수행하기 위한 Test Board 개발; 중간 결과물 동작 검증 및 수정보완

2단계: 제어 Board & Firmware 개발; Platform 간 통신 Protocol 개발; Monitoring H/W 및 분석 S/W 개발; 이상 동작 진단 Sensor 의 부가 기능 구현; Sensor 성능 향성 및 Data Filter Algorithm 설계; 고용량 Data 실시간 처리 Algorithm 개발; 제품 통합 S/W 개발; 추가 확정을 위한 Module 개발; Case 설계 및 제작; 최종 결과물 동작 Test 및 시험기간을 통한 진단 및 검증

최종단계: H/W 인공지능 반도체를 이용한 Motor 고장 진단 Sensor 개발; A.I Algorithm 과 FPGA, MCU 등을 통합한 Module 설계; Module 제어 Board 및 Firmware 설계; Motor 이상 동작 Data 추출 및 처리; A.I Algorithm FPGA 구현; A.I 고장 진단 Algorithm 개발; FPGA 적용 Model 최적화

연구개발 성과의 기대효과: Motor 의 고장 또는 이상 동작에 대한 충분한 양의 Data 를 축적할 수 있는 바, 학습 Algorithm 으로 발전시키는데 용이함; 현재 세계 각국에서 활발한 연구가 진행되는 A.I 기술을 접목시키는 Module 로서 발전하는 기술력에 알맞는 수준의 제품생산이 가능, 또한 추후 기술 개발에 발맞추어 수정 및 변형도 가능할 것으로 판단됨; 소형 Module 로서 Motor가 포함된 제품에 내장하여 사용이 가능하고, Motor 의 경우 다양한 산업분야에 적용되어 사용되고 있는 바, 폭발적인 수요증가가 예상됨; 고장 및 이상 동작에 관련하여 많은 Data 학습을 통하여 추후에는 유지 보수를 담당하고 있는 고급인력을 대체할 수 있는 바, 보다 정밀하고 신속한 고장 및 이상 동작 진단을 할 수 있을 것으로 예상되는 A.I 기반 Smart Sensor, Deep Learning, Fault Diagnosis Module 제품임