고장의 특성을 예상하는 것은 미래의 고장을 예견하고 최적의 교체간격을 결정할 수 있도록 해주기 때문에 정비 계획에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 신뢰도 해석에서 가장 전통적인 방법 중의 하나인 확률지에 도시하는 기법을 이용하여 J79 엔진 Transfer Gearbox의 고장 분포를 검토하였다. 고장 데이터에 대한 적절한 분포를 찾기 위해서 다양한 확률분포가 이용되었으며, 얻어진 상관계수는 고장데이터가 대수정규분포에 가장 근접함을 나타내었다. 예상되는 비계획 정비행위의 횟수와 다양한 비용 비율에 대해서 최적의 교체간격을 구하였다.
Gompertz 성장곡선에 기반한 기존의 소프트웨어 신뢰성 성장모델들은 모두 대수형이다. 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들은 모수 추정에 어려움을 갖고 있다. 그러므로 본 논문은 로지스틱형 Gompertz 성장곡선에 기반한 신뢰성 성장 모델을 제안한다. 13개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻은 고장 데이터를 분석하여 그 유용성을 검토하였다. 모델의 모수들은 변수변환을 통한 선형희귀분석과 Virence의 방법으로 추정되었다. 제안된 모델은 평균 상대 예측 오차에 기반하여 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안된 모델은 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 모델보다 좋은 성능을 보였다.
4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.
프로세스 제어기에서 전원장치의 건전성과 신뢰성은 아무리 강조해도 지나치지 않을 것이다. 본 논문은 전원장치의 고장 감시장치에 관한 것으로, 직류 전원공급 시스템의 신뢰도 향상을 위하여 사용하는 이중화 전원 구성용 블로킹다이오드의 고장 감시 장치에 관한 것이다. 이중화 전원 공급장치에 있어서 2개의 공급전원 중 어느 한쪽의 공급전원이 상실되더라도 나머지 한쪽의 공급전원이 건전하면 정상적으로 부하에 전원을 공급하게 하기 위하여 블로킹다이오드를 사용한다. 그러나 블로킹다이오드에 고장이 발생한 경우, 전원공급장치 자체는 정상이더라도 이중화 기능을 하지 못하므로, 블로킹다이오드의 정상 여부를 상시 감시하여 이상이 발생시 경보처리 한다면 예기치 않은 전원공급 중단을 피할 수 있을 것이다. 블로킹다이오드에 흐르는 전류와 다이오드의 양단 전압을 상시 감시/계측하여 정상운전특성곡선과 비교하여, 이상이 있을 경우 이를 경보하여 전원중단을 예방할 수 있는 이중화 전원용 블로킹다이오드의 고장 감시 장치에 관한 것이다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 문제 중에 하나이다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 비동질적인 포아송과정에서 고장 발생 추이를 의미하는 위험함수가 고장시간에 독립적으로 일정하거나, 종속적인 경우, 즉 비-증가 또는, 비-감소하는 속성을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포로서 어랑분포의 다양한 형상모수를 고려한 소프트웨어 개발 비용 분석에 대하여 연구되었다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법이 사용되었다. 따라서 본 논문에서는 어랑분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 개발비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장간격 시간자료를 이용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과 형상모수에 따른 비용곡선을 비교 하였을 때 형상모형이 작을수록 비용이 많고 소프트웨어 최적 방출시간이 지연 됨을 알 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 형상모수에 따른 개발 비용을 탐색하는데, 기본적으로 도움을 줄 수 있는 사전정보의 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.
현재 국내 ITS는 현장장비 유지관리에 대한 연구 및 고장관련 DB가 부족하여 예비부품수 및 교체시기 산정에 대한 규정이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 실제 고장이력자료를 갖고 신뢰성 분석을 실시하여 단거리전용통신(DSRC)방식 노변기지국(RSE)의 예비부품수 및 교체시기를 산정하였다. 전체 수집기간동안의 고장자료는 욕조곡선의 형상을 나타내어 우발고장기간의 자료로 신뢰성 분석을 실시하였으나 고장 수명 분포 중 적합되는 분포가 없었으며, 이러한 사실은 본 연구대상 노변기지국(RSE)의 경우 통계적 모형에 의한 예방 정비가 어려움을 의미한다. 따라서, 본 연구는 실증적인 방법으로 하자보수기간 $1{\sim}2$년 동안의 수리비용 및 고장빈도 이력자료를 활용하여 노변기지국(RSE)의 교체여부를 결정하는 방법 및 필요 예비부품수를 산정하는 방법을 제안하였다. 향후에는 노변기지국(RSE) 외에 다른 ITS 장비에 대한 신뢰성 분석이 필요하다.
본 논문에서는 PSCAD/EMTDC 프로그램을 통해 HVDC 제어기를 설계하였다. HVDC 제어기는 컨버터의 운전모드에 따라서 인버터 제어기와 정류기 제어기로 나뉘며, 인버터 제어기는 전류제어기, 전압제어기, 소호각 제어기로 구현하고, 정류기 제어기는 전류제어기 및 전압제어기로 구현하였다. HVDC V-I 특성곡선에 VDCOL을 적용하여 전압에 따른 전류의 의존 특성을 반영하였다. ac 계통 단상 지락 고장, 3상 지락 고장에 대해 시뮬레이션하여 설계한 제어기의 정상상태 및 과도상태시 응답성능을 검증하였다.
항공기 엔진 체계의 신뢰성과 안전성을 분석하는 것은 RAM 분석이라고 한다. RAM은 제작자가 개발한 시스템의 지속가능성 혹은 그 체계의 수명주기비용(Lice Cycle Cost)에 중대한 영향을 줄 수 있는 시스템 설계특성을 의미한다. 또한 RAM은 시스템이 개발될 당시에 의도된 임무를 수행할 수 있는 능력 혹은 임수수행을 성공할 수 있도록 담보하는 중요한 역할을 한다. RAM은 1970년대 이후 미국 군수분야에서는 군수지원성분석(LSA, Logistic Support Analysis) 과 밀접히 연계되어 활용되어 왔으며, RAM과 LSA를 통합하여 종합군수지원체계(ILS, Integrated Logistics Support)라고 부른다. 본 연구에서는 항공기 엔진에 대한 신뢰성 분석에 Weibull 분포를 활용하였다. Weibull 분포는 2개의 변수 적용에서 다음과 같이 정의된다. 변수가 그 계의 어떤 값을 나타내느냐에 따라 분포도 곡선의 특성 의미는 변수에 의존된다. 예를 들어 시험성적, 사회적 특성을 표현하는 인지도, 산업 제품의 고장이나 결함을 나타내는 고장관련 모수(변수) 등에 따라 그 특징을 나타내게 된다. 항공기 엔진의 신뢰성 분석을 통해 항공기 엔진의 수명 판단이 가능해졌으며 임무 불가능 수준의 In-Flight Shut-Down 비율이 현격히 감소됨을 확인할 수 있었다.
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.
이 논문에서는 철도전력시스템에서의 유지보수를 위한 고장률 분석에 관하여 설명하고 있다. 유지보수와 관련된 문제들은 시스템의 다른 부분과도 연관이 있어 기계적 사고의 위험성을 증가시킨다. 그러므로 설비는 교체와 예방정비를 겪게 된다. 여기서는 유지보수의 방법을 욕조곡선을 기반으로 정할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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