• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.767-774
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• 2011

최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 세계 선진 국가들뿐만 아니라 국내에서도 개발과 보급에 많은 투자를 하고 있다. 풍력발전 시스템은 블레이드, 발전기 및 인버터 등으로 구성된 복잡한 시스템으로 최근 들어 풍력발전 시스템의 각 구성요소의 고장에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 풍력발전과 관련된 고장진단은 주로 진동센서로부터의 신호처리에 의해 기계적인 고장을 검출 및 진단하는 것이 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전시스템에 사용되고 있는 인버터의 고장진단에 적용될 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 또한 시뮬레이션 및 실제 시스템에의 적용을 통해 제안된 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.94-102
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• 2000

본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권9호
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• pp.44-53
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• 1999

조합회로에 대하여 고장 진단 검사신호를 생성하는 것은 매우 어려운 문제로 남아있다. ISCAS85 c7552회로의 경우, 약 1억 개의 고장짝(Fault pair)을 가지고 있기 때문에 적은 노력과 시간을 사용하여 좀 더 많은 정보를 얻을 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 제안되었고 구현되었다. 또 새로운 알고리즘과의 비교를 위하여 PODEM을 기본으로 하여 DIATEST 알고리즘을 구현하였다. 구현된 두 개의 알고리즘을 ISCAS85 회로에 적용하여 실행하였으며, 그 결과 두 개 알고리즘 모두 99%의 고장 진단율을 보였으나, 새로운 알고리즘은 각 고장의 검출 및 구별을 동시에 고려하기 때문에 고장 진단 사전과, 고장 진단 결정 트리의 제작시 더 많은 정보를 줄 수 있다. 또한 검사신호의 수를 비교했을 때 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 절반이하의 개수만이 필요했다. 다만, vector 생성 속도에 있어서는 DIATEST가 우수하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.367-372
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• 2008

본 연구는 BLDC 모터의 동일모델간 다른 정상범위로 인해 발생하는 상태판단 문제를 해결해 진단 효율을 높이는데 있다. 모터내 고유한 외란은 동일한 상태임에도 정상상태 범위가 다르게 계측되는 원인이다. 이러한 문제는 진단모델 설계시 모터 상태를 구별하기 위한 특징변수와 상태판단 기준값을 결정하기 어렵게 한다. 실험은 다수의 BLDC 모터들에서 신호를 계측하기 위한 시스템을 구성하고, 모터별 다른 정상범위를 관찰하고 고장들을 상태별로 분류하였다. 계측한 신호는 제안한 상태천이모델을 사용하여 모터 고유외란의 영향을 최소화하였다. 제안한 상태천이모델은 동일 모터모델에서 발생하는 다른 정상상태 특성을 줄여 고장 검출효율을 향상시키는 방법이다. 본 연구의 실험 결과, 고장 검출율이 향상되었으며 제안한 상태천이모델이 진단에서 유용한 방법임을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제15권5호
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• pp.73-81
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• 1996

많은 수의 프로세서와 메모리 소자사이의 연결을 위한 구조들은 다단 상호연결 네트워크를 이용해서 구현할 수 있다. 또한 경제성, 처리능력 및 고장 허용면에서의 발전은 자연스럽게 컴퓨터 시스템 성장에 있어서 가장 중요한 요건이 되었다. 그러나 지금까지의 다단 상호연결 네트워크에서의 고장의 허용방법, 특히 전단에 관한 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 다단 상호연결 네트워크중에서 generalized cube네트워크를 바탕으로 링크 고착 고장 및 direct와 cross상태에서 스위칭 소자의 고장, 그리고 새로운 broadcast상태에서 고장진단을 포함하는 generalized cube네트워크에 스위칭 소자가 가지는 4가지 상태의 전체적인 진단을 한다. 가정된 고장모델을 검출할 수 있는 테스트 집합을 산출하고 이를 통해서 고장의 검출 및 위치를 결정할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안하고 적용의 예를 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제9권10호
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• pp.101-107
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• 2019

본 논문은 화력 발전소 및 시멘트 산업에서 필요한 원자재의 운송 수단에 사용되는 컨베이어 시스템에서의 고장을 검출하는 방법을 제안하였다. 산업현장에서 사람이 접근하기가 힘들고 넓은 공간에 시스템이 동작 하는 점을 고려하여 소형 드론을 설계하였고 컨베이어의 이상을 감지하기 위하여 컨베이어에 내장된 모터의 이상 소음을 감지하는 방법을 임베디드 환경으로 설계하여 드론에 장착하는 구조로 제안하였다. 시스템을 임베디드 마이크로프로세서에 적용하기 위하여 제한된 메모리와 수행 시간을 고려한 하드웨어 및 알고리즘을 제안하였으며 주파수 분석을 통해 고장의 경향을 파악하여 알고리즘 화 하였다. 이때 고장 판별 방식은 측정을 통하여 피크주파수를 측정하고 고주파수의 연속성을 감지하는 방식으로 고장에 의한 소음의 높은 주파수를 분석하여 고장진단을 시행할 수 있었다. 제안된 시스템은 실제 화력 발전소에서 취득한 데이터를 바탕으로 실험 환경을 구성하였으며 드론에 설계된 시스템을 탑재하여 가상 환경 실험을 하여 제안된 시스템의 유용성을 확인하였다. 향후에는 드론의 비행 안정성 향상과 고장 주파수에 대한 좀 더 정밀한 방법을 사용하여 판별성능을 향상 시키는 연구가 요구된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.157-158
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• 2007

본 논문에서는 산업전반에 걸쳐 널리 사용되는 유도전동기의 고장상태를 검출하기 위해 DFT(Discreet Fourier Transform)와 LDA에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험에 의해 측정된 전류값을 DFT에 의해 시간공간에서 주파수 공간으로 변환한 후에 LDA기법을 이용하여 특징벡터를 산출한 후 거리 유사도에 의해 진단이 수행된다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 여섯 가지의 고장을 대상으로 다양한 조건하에서 실험한 결과 기존 방법에 비교하여 우수한 결과를 나타냈다.

• 설비공학논문집
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• 제20권10호
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• pp.669-678
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• 2008

When operating a complex facility, Fault Detection and Diagnosis (FDD) system is beneficial in equipment management by providing the operator with tools which can help find out a failure of the system. In this research, FDD algorithm was developed using the general pattern classifier method that can be applied to centrifugal chiller system. The simulation model for a centrifugal chiller system was developed in order to obtain characteristic data of turbo chiller system under normal and faulty operation. We tested FDD algorithm of a centrifugal chiller using data from simulation model at full load performance and 60% part load performance. In this research, we presented fault detection method using a normalized distance. Sensitivity analysis of fault detection was carried out with respect to fault progress. FDD algorithm developed in this study was found to indicate each failure modes accurately.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.96-101
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• 2014

풍력은 전 세계적으로 가장 각광을 받고 있는 신재생 에너지이며 당분간 이러한 추세는 계속될 것으로 기대되고 있다. 최근 풍력발전시스템의 O&M(Operation & Maintenance) 비용의 절감에 대한 필요성이 꾸준히 대두되고 있는 실정이다. O&M 비용의 절감을 위한 가장 효율적인 방법은 CMS(Condition Monitoring System)의 도입이며 이는 풍력발전기 부품들의 악화, 적절한 선제적 유지보수, 발전중지시간의 단축 및 궁극적으로 풍력발전기의 운전 효율을 증대시키는 것을 가능케 한다. 풍력발전기의 터빈 로터와 관련하여 질량 불평형 및 공력비대칭과 같은 고장이 발생될 수 있다. 일반적으로 이러한 고장은 다양한 형태의 진동을 야기 시킨다. 이에 본 연구에서는 진동신호에 대한 스펙트럼과 간단한 max-min 진단 로직으로 구성된 고장검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 진단기법의 유용성의 확인을 위해 GH-Bladed 프로그램을 이용한 다양한 시뮬레이션 고찰을 수행한다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제31권3호
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• pp.39-46
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• 2002