전력케이블, 특히 지중 송전케이블은 사고발생시 그 파급효과가 크기 때문에 빠르고 정확한 고장점의 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 지중 케이블의 고장 위치를 파악하기 위해 필요한 신호를 계측하고 이를 빠른 시간 내에 저장하여 사고 발생 후 이를 분석하여 고장점을 찾을 수 있도록 하는 고장점 탐지 장치를 위한 회로 설계에 대하여 언급한다. 케이블의 고장점 탐색 기술 개발을 위해서는 고장시에 발생하는 과도현상을 기록할 수 있도록 회로를 설계해야 하는 바 센서 구성과 입력 회로반의 설계, 데이터 저장 및 분석을 위한 회로의 설계는 고장점 탐색 장치 개발에 있어 필수적인 기술이다. 개발된 지중 송전선 고장점 탐색을 위한 측정회로는 사고지점 계산을 위해 필요한 신호측정에 효과적이며 실제 전력 공급 계통에 손쉽게 설치할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이하에 지중송전선 고장점 탐색을 위한 측정 회로 설계에 관하여 언급한다.
본 연구는 진동 신호의 전력 스펙트럼 밀도(PSD)해석을 이용하여 베어링 초기 고장을 검출할 수 있는 기법을 제시하였다. 외륜, 내륜, 볼에 대하여 각각 폭 0.3 mm의 미소한 흠을 낸 베어링을 이용하여 고장 특성 주파수 패턴 및 부하변동에 따른 영향을 분석하고 고장검출이 용이한 고장 주파수 대역을 설정하였다. 실험결과로부터 제시된 검출기법이 유도전동기 베어링 초기 고장에 적용 가능함을 입증하였다.
본 논문에서는 유도전동기의 고정자권선 고장진단을 목적으로 이상적인 전동기의 전류신호와 실시간으로 운전하고 있는 전동기 전류신호를 Park's Vector에 각각 적용시켜 Park's Vector 패턴을 만들고 패턴 피크값의 기준치와 측정치의 편차를 이용하여 오차치를 벗어날 때 고장으로 진단하는 Park's Vector 패턴의 피크값을 이용한 고정자권선의 고장진단을 시도하였다. 숙달된 작업자가 Park's Vector패턴을 보고 고장을 분석해야 했던 방법과는 달리 패턴을 비교하지 않고도 자동으로 고장을 진단하고 경보해주는 진단 방법을 제시하였다. 실제 전류분석 및 진단을 위해 상용 프로그램인 LabVIEW를 이용하였다.
자동차의 발전과 함께 유지 보수를 위한 사용자의 요구는 급증하고 있으나 정비사의 부족으로 인해 경제성 및 신속성 등 이 문제가 되고 있고 이를 해결하기 위해 현재 개발되고 있는 장치들은 대부분 전자 제어 유닛에서 발생시키는 신호를 분석하거나 운전자와의 대화를 통하여 진단하는 방식으로 고장으로 인한 소음이나 진동등 운전자들의 주관적인 평가대상에 대해서는 적절한 해결책으로 제시해 주지 못하고 있다. 그러므로 계측에 의한 소음과 진동 데이터를 이용하여 전문가의 판단을 가지고 고장의 원인을 규명하며 운전자를 위한 오디오적인 표현을 해 줄 수 있는 진단 전문가 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 자동차의 여러 단품중 쇼크 옵서버와 에어컨에 대하여 소음 진동 현상의 정상 및 이상 증상과 신호 계측 방법을 연구하였고 계측된 신호에 대해 패턴 화하여 인공 신경 회로망과 퍼지 추론을 통한 진단을 할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며 차후 계속되는 연구에 사용될 정상 및 이상신호에 대한 기본적인 데이터 베이스를 구축하였다.
디젤엔진에서 노킹 현상은 엔진의 성능 및 수명에 직접적인 영향을 주는 중요한 인자이며, 엔진 밸런스 또한 엔진 출력 및 내구성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 인자이다. 따라서 노킹 진단 및 엔진 밸런스 보정 알고리즘을 적용하여 ECU를 최적화 하고자 한다. 또한 OBD-II 표준을 사용하여 차량 위주의 진단기를 개발하여 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 실시간 통신이 제공 될 수 있게 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W를 설계 및 구현하였다.
이 논문에서는 STDR(sequence time-domain reflectometry)이나 SSTDR(spread-spectrum time-domain reflectometry) 방식에서 인가 신호 제거 기법을 사용하여 케이블의 고장 위치를 탐지할 때, 제거기 앞단에 부호기(sign detector)를 추가하여 복원된 부호를 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 케이블 선로나 측정 회로에 의해 변형된 신호를 수열의 형태로 복원시킨 후 제거하기 때문에 부호기를 쓰지 않은 경우보다 인가 신호 부분을 효과적으로 제거할 수 있고, 결과적으로 고장에 의한 반사 신호 부분의 탐지 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, 원거리 고장에서 제안한 고장 탐지 기법이 기존의 기법에 비해 오탐지율을 크게 낮출 수 있음을 모의실험으로 보였다.
수용가 시스템에서 발생하는 아크고장은 전기화재의 직접적인 원인이 되지만 기존의 고장검출 메커니즘으로는 확인이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 전기화재의 주 원인이 되고 있는 아크고장의 원인을 분석하고 아크고장 기본 검출 메커니즘을 설계하였다. 또한 아크고장 판단의 정확도를 제고시킴으로써 오동작을 최소화할 수 있는 신호처리 기반의 아크고장 판단 방법론을 제안하였다. 끝으로, 하나의 돌입전류에 대해 이산 프리에 변환(DFT)과 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 적용, 그 특성을 분석함으로써 신호척리 기반 고장판단 기법의 적용 방법론을 보였다.
원자력발전기술원은 발전정지 관련계통 제어케비넷 내에 장착된 제어용 기기들의 다중화 설계변경 활동을 지원하고 관련 기기의 배선상태 등의 육안점검을 통해 취약성 여부를 최종 확인하기 위하여 국내 Westinghouse형 원전 계측제어 케비넷 점검을 수행하였다. 또한 관련 설계변경에 대한 신뢰도평가 기술지원도 함께 수행하여 해당 설계변경이 설비의 신뢰도 향상에 효과가 있는지를 정량적으로 평가하고자 하였다. 이에 따라 원자로냉각재펌프(RCP, Reactor Coolant Pump) 제어 채널의 다중화 개선에 대하여 설계변경 전후의 기기 배열 변화에 따른 계통 신뢰도 변화를 대표유형 기기의 고장률에 근거하여 분석하였다. 고장수목을 이용하여 설계변경 전후의 RCP 고장정지로 인한 발전정지를 유발하는 고장조합을 도출하고, 고장정지 확률 변화를 정량화 하였다. 또한 기기 보호 측면에서 펌프 보호를 위한 신호를 출력하지 못하는 경우를 정량화하여 이를 비교하였다.
철도는 항공기, 선박 등과 더불어 대표적 대중교통 수단으로서 최근 고속 철도의 등장으로 인해 그 비중이 점점 더 높아지고 있으며, 아울러 대형사고의 위험 또한 증가하고 있다. 이중에서 철도 차량의 차축 베어링은 높은 안전성이 요구되는 부품으로서 최근 이의 고장예측을 위한 건전성 관리기술(Prognostics and Health Management, PHM)에 많은 연구가 집중되고 있다. PHM은 센서를 통해 얻은 데이터로부터 결함관련 특징신호를 추출하고 현재의 고장수준 진단과 미래의 고장싯점을 예측하는 기술로서, 이중에서 가장 중요한 부분은 올바른 특징신호를 추출하는 것이다. 그러나 지금까지의 특징신호들은 잡음으로 인한 심한 변동이나 비단조 경향으로 인해 고장예측에 이용하기에 부족한 점이 있었다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 주파수 에너지 이동현상을 기반으로 정보 엔트로피를 특징신호로 사용하는 새로운 특징신호 추출법을 개발하고 IEEE 2012 PHM 경진대회에서 공개된 FEMTO 베어링 수명시험 데이터를 대상으로 기존의 특징신호들과 고장예측 성능비교를 함으로써 그 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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