강관 등과 같이 곡면을 이루는 구조물 용접부의 내부 결함을 검출하기 위한 기법을 제안하였다. 인공 결함을 만들어 초음파 비파괴검사를 행하고, 곡면의 표면 거리($Y_s$)를 계산하여 실측한 참값($Y_T$)과 비교해 보았다. 제안된 방법으로 계산한 값이 참값에 대하여 1%이하의 오차 범위에 들어오므로 강관 용접부의 내부 결함 검사에 응용될 수 있다.
본 논문에서는 케이블 결함과 위치를 검출하기 위한 SSTDR(spread spectrum domain reflectomerty) 기반의 진단 장치를 개발하였다. 개발된 진단 장치는 sstdr 기법의 검출 성능을 향상시키기 위해 시간-주파수 상관 분석을 이용하여 기준신호(reference signal)의 상관계수 최댓값 위치를 검출 한 후 기준신호를 제거하여 반사신호의 상관계수의 최댓값 위치를 검출하는 2단계 과정을 갖는다. 개발된 케이블 결함 진단 장치는 실증 시험장을 구축하고, 성능시험을 실시한 결과, ${\pm}1%$ 내 외의 오차를 갖는 것으로 확인되었다.
부분방전 검출을 이용한 XLPE 케이블 진단은 중간 및 종단 접속재의 계면에 존재하는 결합을 검출할 수 있는 가장 효과적인 방법으로 제시되고 있지만 현장의 큰 노이즈로 인하여 신뢰성 있는 진단이 쉽지 않다. 하지만 국내에서 많은 연구가 이루어진 송전케이블 진단 기술을 바탕으로 배전케이블 진단에 적용하여 종단접속부에서 발생된 부분방전을 성공적으로 검출하였고 해체 조사를 통하여 결함을 검출하였다. 본 논문은 참고문헌[1]에 발표한 논문에 연결되는 논문으로 전편은 2004년 2월 부분방전 검출사례를 보고한 논문이고 본 논문에서는 8월 계획정전을 통하여 문제된 접속함을 교체한 후 해체조사를 통하여 결함을 검출한 사례보고이다.
최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.
기계 시스템이 점차 복잡해지는 현재의 추세에서 진동 분석기술은 기계 설계자와 사용자에게 모두 필수적인 도구로서 등장하고 있으며, 이에 따라서 분석기술도 단순한 진동 레벨측정이나 주파수 분석의 단계를 넘어서서 점차 복잡한 신호처리를 요구하고 있다. 본 논문에서는 기계 진동분석에 의한 상태진단과 결함탐지 기술에 대한 기본적인 개념을 설명하고, 이 기술의 응용에 따르는 실질적인 문제들을 실제 측정예와 병행하여 논술하고자 한다.
본 논문에서는 반도체 산업 영상에서 반도체의 결함 원인 진단 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 결함 영상에 대한 특징 데이터베이스를 구축한다. 다음으로 결함 영상과 입력 영상을 블록 단위로 영역 분할을 수행한 후 컬러 히스토그램을 계산하여 블록들 사이의 히스토그램 카이 제곱 거리를 이용한 블록 유사성을 측정한다. 다음으로 각 영상에서 탐색된 블록들에 대하여 클러스터링을 수행하여 영역을 연결된 객체 단위로 군집한다. 마지막으로 각 클러스터들의 특징을 추출하여 클러스터 간 유사성 측정으로 가장 유사성이 높은 결함 영상을 특징 DB에서 탐색하여 결함 원인 정보와 함께 제시한다. 검색 결과 유사도 상위 n개의 영상 중에서 입력 영상과 동일한 범주의 결함을 갖는 영상이 검색되는 비율을 구하여 제안 기법의 정확성을 검증하였다. n = 1, 2, 3에 대해서 결함 범주에 상관없이 검색 정확도는 모두 100%로 제안 기법은 실제 산업 응용이 가능한 정확한 검색 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함진단 알고리즘으로 지지 벡터 장치(Support Vector Machine) 과 인공신경망(Artificial Neural Network) 을 복합으로 이용하였다. 인공신경망 알고리즘의 특성상 데이터 수에 따라 정확성과 수렴속도 등에서 차이가 나므로 탈설계 영역에서의 효용성여부를 판단하기 위해서 연료유량과 마하수에 따른 탈설계 영역 진단 결과를 지상정지 상태와 비교하였다.
유전자 알고리즘은 자연선택과 유전법칙을 적용하여 최적해를 탐색하는 방법으로, 본 연구에서 항공기용 가스터빈 엔진의 결함 진단을 위한 학습 알고리즘으로 사용되었다. 성능 저하를 고려한 구성 요소는 압축기, 가스발생기 터빈, 동력 터빈이며, 설계점에서 엔진의 구성 요소에 대하여 복합 결함 진단을 수행하였다. 그 결과, 압축기, 가스발생기터빈, 동력터빈모두 10% 이내의 오차로 예측됨을 확인하였다.
대한전기학회 2008년도 Techno-Fair 및 합동춘계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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pp.137-138
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2008
가스절연변압기(GITr)는 우수한 절연내력과 높은 신뢰성을 장점으로 가지고 있기 때문에 운전 시 유지 보수가 불필요하도록 설계목표를 정하여 제작되고 있지만, 제작과 운전 단계에서 치명적인 결함이 발생할 수 있고, 이러한 결함들은 전력기기 사고의 원인이 될 수 있다. 따라서 사고발생 전 단계에서 대규모 전력 사고의 발생 요인 중 하나인 전력기기 내부의 결함에 대한 상시 진단 및 원인 분석이 반드시 선행되어야 하며, 이와 같은 진단 분석 기법의 하나로 전력 기기의 내부 결함의 위치 판별에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 Cubicle 구조체 위치의 판별에 사용되는 기법 중 하나인 상변측정법(Trilateration)을 적용함으로써, GITr Mockup(170kV 급)의 세 개의 센서를 이용하여 결함에서 발생되는 부분방전 신호를 3차원적으로 분석하기 위한 연구를 위해 3개의 센서가 구성하는 평면상에 인위적 결함을 위치시켜 결함의 위치를 2차원적으로 분석하는 연구를 수행하여 약 5cm 오차 범위 내에서 결함을 판별하였다.
가스절연변압기(GITr)는 우수한 절연내력과 높은 신뢰성을 장점으로 가지고 있지만, 제작과 운전 단계에서 절연 결함이 발생할 수 있고 이러한 결함들은 가스절연변압기 사고의 원인이 될 수 있다. 따라서 결함에 대한 상시 진단 및 원인 분석이 반드시 선행되어야 하며 이와 같은 진단 분석 기법의 하나로 내부 절연결함의 위치 판별에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적으로 부분 방전의 위치 판별을 위한 time delay 측정법 중 하나인 Cross-correlation 방법과 함께 제안한 Threshold-Initial peak detection 방법을 적용하여 위치 데이터를 취득하고 신뢰구간 이내의 데이터만 사용하여 부분 방전 위치 판별 한 결과, 더욱 정확한 위치 판별이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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