다중 센서 융합 기반 화재 상태감시 및 소화 시스템

Abstract

최근 풍력 터빈의 사용량이 증가함에 따라 풍력터빈 나셀 내에 화재 사고 사례가 빈번하게 증가하고 있다. 기존 자동 화재탐지설비의 저조한 가동률과 늦은 감지의 한계를 줄이기 위해 본 연구는 다중 센서융합 기반 화재 상태 감시 및 조준 시스템을 제시한다. 해당 시스템은 과열 및 화재감지를 위한 열화상 카메라와 나셀 환경 인지를 담당하는 라이다 센서로 구성되어져 있으며 각 센서 정보를 통해 나셀 내부의 3차원환경 인지 지도를 생성하여 감시 영역의 위치를 파악하고 감시 영역 내 과열 및 화재에 대한 정보를 센서융합을 통해 동시에 추출할 수 있도록 구성하였다. 또한, 해당 시스템을 실제 환경뿐만 아니라 가상 환경 내에서도 구축하여 가상 실험을 통해 시스템의 탑재 최적 위치를 선정하였으며 실제 화재 실험을 통해서도 기존의 자동 화재탐지설비에 비해 상태 감시 시스템으로서 뛰어난 성능을 가짐을 검증하였다. 이에 향후 풍력터빈 나셀 환경 외에 상태 감시가 필요한 산업 환경 내에서도 확장 가능할 것으로 사료된다.

Wind turbines have been installed worldwide to produce green and clean energy. Their widespread use can help to decrease carbon emissions, thereby lowering the overall temperature of the earth. Wind turbines, being exposed to severe environments, are prone to several disasters including nacelle fires and blade failures. These can be very serious because the nacelle is the part that houses a generator, gearbox, and other critical mechanical and electrical components. These components are subject to high mechanical and thermal stresses, which may lead to overheating and fires. Existing automatic fire detector systems, such as a flame detector, have several limitations including low availability and delay in detection. To overcome these limitations and thereby ensure reliable operation of wind turbines, this study proposes a novel fire detection and extinguishing system. The study focuses on sensor fusion by combining an infrared camera and LiDAR (Light Detection and Ranging) system to detect location of overheating in the main components of wind turbines. The infrared camera is used to detect overheating and fires, while the LiDAR is used for providing information for environment recognition. Two experiments are performed to verify the effectiveness of the proposed system. In particular, the experiments were conducted to determine the optimal location for the system's ability to localize faults with precision. Fire experiments were also conducted to verify the automatic fire detection performance of the system. The results demonstrate that the proposed system demonstrates excellent performance in detecting fires and overheating, making it a promising solution for fire monitoring of nacelle in a wind turbine. The proposed method can also be effective for fire and overheating detection in many other real-world applications including manufacturing plants, factories, power plants, and other infrastructures because these places require a robust and highly accurate fire detection system.