위성 구동기 고장을 검출하는 문제를 살펴보기 위하여, 최근에 발표된 논문을 분석하였다. 구동기에 발생하는 고장은 그 영향이, 위성의 동역학을 거쳐서 센서의 출력으로 나타나기 때문에, 고장 검출은 기본적으로 상태추정이 수반되어야 한다. 다양한 상태추정기법이 적용될 수 있는데, 가장 많이 사용되는 기법은 Kalman 필터 및 유사 필터들이다. 위성의 고장에 적시에 대응한다면 피해를 최소화할 수 있기 때문에, 자율성 높은 탑재형(on-board)의 고장 진단 및 대응 시스템이 주요 연구목표가 된다.
최근, 높은 신뢰성을 갖는 전원공급 시스템의 중요성이 부각되면서 컨버터 내 고장을 빠르게 진단할 수 있는 기능이 필요하게 되었다. 본 논문은 DC-DC 부스트 컨버터 스위치의 개방형 고장 및 단락형 고장 발생 시, 인덕터의 전압을 통해 고장 여부를 검출하는 동시에 고장 종류를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 미지의 유계를 가진 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 고장 진단 설계를 제안한다. 제안된 고장 진단 필터는 비선형 관측기 설계 기술에 기초하여 설계되며, 신경망을 이용하여 고장 성분과 불확실성 성분을 추정하고 추정된 불확실성의 상한값을 고장 진단에 이용한다. 제안된 근사기는 불확실성과 고장 함수를 추정함으로써 고장 검출뿐만 아니라 고장 진단을 확인할 수 있도록 설계된다. 모의실험을 통해서 제안된 고장 진단 설계의 성능을 검증하였다.
농형유도전동기의 회전자는 제조 과정중에 회전자 도체의 단선, 기포 발생으로 인한 회전자 도체의 저항 증가, 스큐 불량 등 여러 가지 고장이 발생될 수 있다. 이와 같은 고장은 유도전동기의 성능을 저하시키므로 회전자를 조립하기 전에 고장 유무를판단하면 조립에 드는 제조 비용을 절약할 수 있고 전동기의 신뢰성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 이와같은 고장을 진단하는 방법의 하나로 유한요소법을 이용하여 회전자가 회전할 때 발생하는 전자석 코일에서의 유도 전류 파형을 검출하여 고장을 진단하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 타당성을 검층하기 위하여 5 Hp 삼상 농형유도전동기에 대해 고장전류를 검출하고 이를 해석 결과와 비교 분석하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권5호
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pp.520-526
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2013
전력설비 용량의 증가와 기술의 진보에 따라 회전기가 대용량, 고전압화 되고 있다. 그러므로 발전기 고장예방을 위한 진단시스템의 필요성이 점차 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 동기발전기 불시 정지 사고에 따른 피해를 예방할 수 있는 고장진단 시스템을 개발하였다. 고장진단 시스템을 검증하기 위해 실제 동기발전기와 권선구조가 같은 소규모의 시험장비를 제작하였다. 또한 회전자권선의 단락을 진단하기 위해 홀센서와 검출시스템을 구성하여 정상상태 뿐 아니라 회전자권선 단락 등 다양한 고장상태에 대한 공극자속파형을 검출하였다.
유도전동기는 산업시스템에 있어서 필수적인 요소이기 때문에 유지 관리, 모니터링 시스템, 고장 진단 등의 다양한 분야에서 많은 연구가 행해지고 있다. 유도전동기의 운전 중 하나의 고장이 발생한 경우 이것은 전동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 또 다른 고장을 유발시키는 원인이 된다. 따라서 개별적인 고장뿐만 아니라 결합된 형태의 고장을 검출하고 진단하는 것은 유용한 방법이다. 본 논문에서는 전압불평형 고장과 회전자바 고장이 발생한 경우, 흐리고 두 고장이 동시에 복합적으로 발생한 경우를 모델링하고 이에 대해 고장을 웨이블릿 분해를 이용하여 진단하였다. 제안된 고장 검출 및 진단 알고리즘은 농형유도전동기의 고정자 전류를 이용하였으며 매트랩 시뮬링크를 사용하여 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 산업 공정, 설비 및 모터 드라이브에 적용되는 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술의 기본 개념, 접근법과 연구 동향에 대해서 개괄적으로 기술하였다. 산업 공정을 위한 고장 진단의 주요 역할은 공정의 결함 상태를 파악할 수 있는 효과적인 지표를 만든 후 고장이나 위험한 사고에 대해 적절한 조치를 취하는 것이다. 산업 공정에 패턴이 있는지 특정 프로세스 변수가 정상적으로 동작하는지 확인하기 위해 많은 고장 검출 및 진단 기법이 개발되었다. 먼저 본 논문에서는 데이터 기반 기법과 모델 기반 기법에 대하여 살펴본다. 두 번째로 산업 공정을 위한 고장 검출 및 진단 기법을 살펴본다. 세 번째로 수동형 및 능동형 고장 허용 제어 기법을 살펴본다. 마지막으로 AC 모터 드라이브에서 발생하는 주요 고장을 열거, 그 특성을 살펴보고 이를 위한 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술을 살펴본다.
기존의 메모리에서 발생하는 다양한 고장들을 검출하기 위한 기법으로 BIST(Built-in self test)가 있고 고장이 검출되면 Spare를 할당하여 수리하는 BIRA(Built-in redundancy analysis)가 있다. 그리고 BIST와 BIRA를 통합한 형태인 BISR(Built-in self repair)를 통해 전체 메모리의 수율을 증가시킬 수 있다. 그러나 이전에 제안된 기법들은 RAM을 위해 제안된 기법으로 RAM의 메모리 구조와 특성이 다른 NAND-형 플래시 메모리에 사용하기에는 NAND-형 플래시 메모리의 고유 고장인 Disturbance를 진단하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 NAND-형 플래시 메모리에서 발생하는 Disturbance 고장을 검출하고 고장의 위치도 진단할 있는 BISD(Built-in self diagnosis)와 고장 블록을 수리할 수 있는 BISR을 제안한다.
이중 포트 메모리의 사용이 증가함에 따라, 이중 포트 메모리의 테스트와 진단이 중요하게 여겨지고 있다. 본 논문에서는 메모리의 테스트 과정에서 고장이 검출되었을 때, 발생한 고장의 종류를 세부적으로 분류할 수 있는 새로운 진단 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬에서는 진단을 위한 패턴뿐만 아니라 테스트 결과를 통하여 얻을 수 있는 정보를 이용하여 진단 과정의 효율성을 증대하였으며, 이중 포트 메모리에서 발생할 수 있는 다양한 고장에 대하여 진단이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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