본 논문에서는, 구조 상태모델로 시스템의 고장과 복구를 나타내는 상위계층 모델과, 주어진 구조 상태애서 해당시스템의 처리과정인 도착, 큐잉, 서비스를 나타내는 하위계층모델을 갖는 다중 프로세서 컴퓨터 시스템의 계층모델을 페트리 네트의 확장형인 SRN을 이용하여 개발한다. 컴퓨터 가용도의 한 지표로써 NTL(Normalized Throughput Loss)를 구한다.
모델기반 고장 진단법은 풍력발전기의 상태감지 시스템(Condition monitoring system)에 적용을 목적으로 변동 하중조건하에서 작동하는 기어박스내의 기어의 균열을 진단하기 위해 제시하였다. 두 개의 평기어(Spur gear)로 구성된 간단한 테스트 베드가 위의 접근방법을 검증하기 위해 구축되었고, 기어의 균열은 기어의 뿌리부분에 균열을 인가하여 묘사하였다. 축의 회전속도에 독립적인 타코미터를 기반으로 한 오더분석(Order analysis)을 균열크기 진단에 적용하였고, 테스트 베드의 작동을 시뮬레이션하기 위해 집중변수 모델(Lumped parameter dynamic model)이 사용되었다. 모델에서 균열과 밀접히 관련된 변수는 측정된 신호와 시뮬레이션된 신호 간의 차이를 최소화하는 최적화 기법으로 역추정하였다. 제시한 방법의 유효성을 보이기 위해, 미리 정의된 모델 변수로부터 생성된 시뮬레이션 신호를 테스트-베드로부터 측정된 신호로 가정하고, 제시한 방법을 사용하여 변수를 역추정하였다. 결과는 실제 값과 일치하였고, 이를 통해 알고리즘이 제대로 작동함을 알 수 있었다. 다음 연구에서는 실제 테스트 베드의 실제균열에 적용하고자 한다.
국내 도시철도차량의 유지보수는 대부분 예방정비에 기초하고 있다. 기존 유지보수 방법의 한계를 극복하기 위해, 상태기반 유지보수기법을 철도차량에 적용하려는 움직임이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도시철도차량 제동장치의 핵심 고장부품인 솔레노이드 밸브에 대하여 전류기반 고장진단기법 개발을 시도하였다. 주요 고장부품으로 선정된 솔레노이드 밸브에 대하여, 등가회로모델 및 온도 보상된 전류 감시에 기반한 고장 진단법을 제안하였다. 제안한 고장 진단법의 유효성을 검증하기 위해 실제 도시철도차량에 사용되는 솔레노이드 밸브(상용제동 전자밸브)를 이용하여 사례연구를 진행했다. 본 연구는 철도차량 제동장치의 솔레노이드 밸브 고장진단이 추가 센서의 장착 없이 가능함을 보여주었고, 철도차량의 안전성 및 신뢰성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.
10년 이상 보관된 니트로셀룰로오스 (Nitrocellulose, 니트로셀룰로오스) 재질의 화약용기 안전 검사를 진행하는 과정 중 화약이 보관되어진 용기에 균열이 발생한 것을 확인하여 고장 원인 분석 시험을 실시하였다. 고장이 발생한 데에 영향을 준 요인을 선별하기 위해 먼저 고장수목분석(Fault Tree Analysis, FTA)을 통해 고장 요인 및 원인에 대해 탐구하였으며, 보관 시 발생할 수 있는 내·외부적인 요인 및 환경에 대한 영향성을 확인한 결과 열에 의해 화학 반응이 가속화되어 발생한 화약용기의 물성 변화가 고장의 원인인 것으로 추정하였다. 이를 확인하기 위해 자연 노화된 화약용기를 이용하여 열충격시험, 양립성 시험 등의 환경시험을 수행하여 고장의 원인 분석을 수행하였으며, 가속노화시험을 통해 고장 재현 시험을 실시하였다. 이를 통해 앞선 고장수목분석 결과와 같이 열과 화약에 의해 화학 반응이 가속화되는 것을 확인할 수 있었으며, 화약용기의 물성이 변화하는 것을 확인하였다. 또한, 열 노화에 의한 수명 추정을 위해 아레니우스 모델(Arrhenius Model)을 이용하여 화약용기의 사용 수명을 추정하였다.
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.
본 연구에서는 함정 전투체계의 신뢰성을 보장하기 위한 고가용도 시스템 모델링을 수행하였다. 함정의 전투체계는 전투원의 효율적인 임무수행의 수단이며, 현대전에 있어서 승패를 좌우하는 중요한 전장관리체계이다. 특히, 미래의 네트워크중심전장환경에서는 시간관점에서 전투수행시간의 단 1%의 고장도 전투결과에 치명적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 함정의 전투체계는 지속적으로 서비스가 제공되어야 하는 고가용도 시스템으로 설계되어야 한다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 아키텍처 기반의 다양한 고가용도 모델을 기술하고 최소한 99.9999%이상을 달성할 수 있는 고가용도 모델의 대안을 제시하였다. 또한 전산도구를 활용하여 시스템엔지니어가 시스템고장 및 고장복구 프로세스를 모델링할 때 직관적으로 적용 가능한 모델을 제시하였다.
본 논문에서는 자동화설비에서 가장 많이 사용되는 근접센서와 실린더를 기준으로 두 가지 모델을 적용하여 "고장허용 시스템 구축"에 관한 연구를 진행하였다. Free Flow 컨베이어 상에서 센서의 고장발생 시 가상센서모드 (Virtual Sensor Mode)로 전환되어 정상동작 하는 것을 시뮬레이션을 통해 구현을 하였으며, 실린더의 내압(압력강하)을 이용하여 실린더의 동작 시 부하에 따른 아날로그 데이터변화를 확인함으로써 고장허용 시스템을 다양하게 적용할 수 있는 토대를 마련하였다. 이러한 방법은 실린더의 수명예상은 물론 Grease 주입예상시기와 실린더의 불량유무판단 등 개발자의 능력에 따라 여러 가지 응용이 가능할 것이라 생각된다.
압연기의 기계적인 이상을 사전에 알아내는 압연기 베어링 고장-진단 시스템은 예측하지 못하는 압연 공정의 중단으로 인하여 발생하는 큰 피해를 사전에 막기 위해서 매우 중요한 시스템이다. 그러나 압연기의 동적 거동은 비선형 특성이 매우 강하기 때문에 압연기에서 사전에 고장 예측 정보를 제공하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 압연기의 고장 진단 방법을 제안하였으며 제안된 방법은 온라인으로 압연기에서 진동 신호를 실시간으로 측정하여 웨이브렛을 이용하여 패턴을 분석하고 분석된 결과로부터 고장 특징 정보를 얻었다. 얻어진 데이터를 이용하여 압연기 베어링을 진단하는 뉴로 퍼지 모델을 설계하고 수치적인 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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