• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권5호
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• pp.129-140
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• 2014

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.691-697
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• 2006

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.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권4호
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• pp.311-320
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• 2021

무인기용 터보제트엔진의 운전 중 발생하는 고장을 실시간으로 진단하기 위한 방안 및 성능 열화와 관련된 건정성 추정에 관해 연구하였다. 이를 위해서, 동적 열역학 가스경로해석을 통한 비선형 동특성 방정식으로부터 실시간 선형모델을 도출하였고, 연출된 운전상황과 고장 발생을 실시간으로 진단하기 위해 칼만필터와 가설 검증에 기초한 확률적 판단 기법을 적용하였다. 이 결과, 분명한 고장 검출과 분리 성능을 보임으로써 그 효용성을 확인하였다. 측정변수를 통한 건전성 추정과 관련하여, 실제 엔진 구성품의 성능 열화 추이를 모사하였고, 적응형 칼만필터를 적용하여 추정 기법의 타당성을 입증함으로써, 상태 기반 고장 진단 및 정비 기법에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권1호
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• pp.24-32
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• 2002

본 논문은 다중 컴퓨터 시스템(multicomputer system)에서 사용되는 상호연결망(interconnection network)의 일종인 다단계 상호연결망(multistage interconnection network)에서의 고착고장(stuck-at fault)과 관련된 고장진단(fault diagnosis)에 대해 고찰한다. 지금까지 연구된 바에 의하면 다단계 상호연결망의 고장을 검출하고 위치를 찾기 위채서는 각 고장의 유형에 따라 서로 다른 다수의 과정을 거치거나 몇 번의 테스트를 통한 진단기법을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 단일과정을 통해 대표적인 고착고장의 유형을 검출하고 위치를 찾아내는 고장진단 알고리즘을 제안한다. 즉, 고착고장이 존재하는 임의의 다단계상호연결망에 대하여 고장 스위치 소자의 행과 열의 위치정보 및 고착고장의 유형진단 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 다단계 상호연결망의 일종인 16×16 베이스라인 망(baseline network)에서 고착고장이 발생한 스위치의 위치와 유형을 찾는 과정을 통해 제안하는 알고리즘의 효용성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.78-83
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• 2014

최근 신재생 에너지원으로서의 선두주자인 풍력발전은 다수의 풍력발전 회사들로 하여금 모니터링 및 고장진단 시스템의 개발을 가속화시키고 있다. 이러한 모니터링 및 진단시스템은 조기의 고장검출을 통해 고장이 발생되었을 경우 발생되는 고가의 수리비용을 미연에 방지할 수 있게 한다. 일반적으로 풍력발전과 관련된 고장진단 시스템은 진동신호 및 신호분석기법에 기반하고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템에서 자주 발생되고 있는 질량 불평형 및 축 정렬 불량 등과 같은 기계적인 고장을 효율적으로 진단할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 지능화된 고장진단 알고리즘은 인공신경망기법과 웨이블렛 변환을 이용한 것으로 (주)가온솔루션에서 개발한 풍력발전용 기계적 고장발생 장치에 적용 실험을 통해 제안된 진단기법의 유용성을 확인하고자 하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.212-216
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• 2011

태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.167-178
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• 2010

영구자석 동기전동기에서 고정자 권선의 단락으로 인해 발생하는 권선 고장을 동작 중 실시간으로 검출할 수 있는 고장 진단 기법을 제시한다. 제안된 기법은 고조파 분석을 통해 q축 전류의 2차 고조파를 관찰함으로서 이루어지며 고장이 없는 정상 조건에서의 고조파 데이터와 비교를 통해서 고장을 판별한다. 임의의 정상 동작 조건에서의 고조파 데이터는 선형 보간법과 몇 개의 사전 측정된 고조파 데이터를 통해서 구해진다. 제안된 고장 검출 기법의 타당성을 입증하기 위해 내부 고정자의 권선 단락이 가능한 전동기가 제작되었으며 전체 구동 시스템과 고조파 분석 알고리즘 및 고장 검출 알고리즘이 DSP TMS320F28335에 의해 구현되어 실험이 수행된다. 제안된 방법은 부가적인 진단 장비를 필요로 하지 않으며 정상 상태 조건만 만족된다면 동작 중 실시간으로 고장을 검출할 수 있다.

• 설비공학논문집
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• 제14권7호
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• pp.552-559
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• 2002

The fault detection and diagnosis (FDD) technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air conditioning system. In this study, rule bases and curve fitting models were used to detect faults in an air handling unit. Gradually progressed faults, such as the fan speed degradation, the coil water leakage, the humidifier nozzle clogging, the sensor degradation and the damper stoppage, were applied to the developed FBD system. Simulation results show good detections and diagnoses of these faults. Therefore, this method may be effectively used for the fault detection and diagnosis of the air handling unit.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.80-86
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• 2005

유도전동기는 프로세스산업과 다른 산업분야에 광범위하게 적용되는 매우 중요한 기기이다. 프랜트를 운전함에 있어서 이의 신뢰성, 효율 및 성능은 매우 중요한 관심사항이다. 특히 유도전동기의 고장을 미리 검출하여 진단하고 고장 아래에서도 시스템이 안전하고 신뢰성 있는 성능을 가질 수 있는 고장허용제어의 실현이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 고정자전류신호 검출과 디지털 신호 프로세싱에 의한 효과적인 유도전동기의 베어링 고장검출 및 진단 기반을 가진 고장허용제어 시스템을 구축하였다. 또한 모타 고장허용제어에 기본이 되는 제어 하드웨어 구조를 제시하였으며 실험을 통하여 이 시스템의 실시간 데이터 취득 성능을 확인하였다.

• 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.