전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CMS(Condition Monitoring System)는 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기의 너셀에 부착된 가속도 센서로부터의 신호에 대한 FFT 분석을 통해 풍력발전기에서 발생될 수 있는 블레이드의 질량 불평형 및 공력 비대칭의 검출을 가능케 하는 진단기법을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 3W급 소형 풍력발전기에의 적용을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
Recently, power system is getting larger and more complex. When the complex power system has a problem, it is very difficult even for the experts to find out where the problem is and to make a timely decision by operators. There have been many studies on these problems but the results are not good enough for applying to real power system. Therefore, power system operators always had to judge the exact state of power system and be preparative for the problems that can occur later. We developed new methods that can be applied to complex power system by dividing the system into small modules. By using 'module', we can combine small modules together to make complex power systems and the knowledge base that is applied to fault diagnosis system. As a result, compared to previously developed diagnosis products, operation time is shortened and the knowledge base is become simpler and clearer, which made online usage capable. This system can be used as a complementary measurement that helps the operator from making any mistakes.
A fault is considered as a variation of physical parameters; therefore the design of fault detection and identification(FDI) can be reduced to the parameter identification of a non linear system and to the association of the set of the estimated parameters with the mode of faults. Neuro-Fuzzy Inference System which contains multiple linear models as consequent part is used to model nonlinear systems. Generally, the linear parameters in neuro-fuzzy inference system can be effectively utilized to fault diagnosis. In this paper, we proposes an FDI system for nonlinear systems using neuro-fuzzy inference system. The proposed diagnostic system consists of two neuro-fuzzy inference systems which operate in two different modes (parallel and series-parallel mode). It generates the parameter residuals associated with each modes of faults which can be further processed by additional RBF (Radial Basis Function) network to identify the faults. The proposed FDI scheme has been tested by simulation on two-tank system.
칩의 적층 기술이 적용된 TSV기반 3D IC로 진화함에 따라 새로운 문제점이 발생하게 되었다. Bonding 이후 다이간 TSV가 제대로 연결되었는지 테스트하지만 Redundnacy TSV에 대해서는 테스트하지 않는다. 그러나 더 높은 수율을 얻기 위해서는 redundancy TSV에 대한 연결 테스트를 수행해야 한다. redundancy TSV의 연결을 테스트하고 진단하여 고장 있는 TSV를 대체함으로써 더 높은 수율을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 TSV기반 3D IC에서 다이간의 TSV 연결 테스트뿐 아니라 redundancy TSV 테스트를 위한 래퍼셀을 제안하고자 한다. 제안하는 래퍼셀은 하드웨어로 설계하였을 시 기존의 테스트패턴을 그대로 사용할 수 있고, 소프트웨어 설계 시에는 면적을 최소화할 수 있다.
전 세계적으로 급증하고 있는 에너지 수요로 인해 오일, 가스 등의 에너지 생산 매체를 운송 할 수 있는 수송 수단인 배관에 대한 수요도 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 배관을 장시간 사용할 경우 노후화로 인해 발생되는 파공은 배관에 흐르는 유체 누설의 원인이 되고, 나아가서 경제 및 재난 피해를 야기할 수 있다. 따라서 다양한 배관 누설 검출 기술들이 개발되고 있는 추세이며, 이를 위해서는 신뢰성 있는 결함 모사 데이터의 확보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 데이터 수집을 위해 배관의 누설 상황을 모사 할 수 있는 테스트베드를 제어하고, 테스트베드에서 데이터를 안정적으로 취득할 수 있는 테스트베드 제어 및 데이터 취득 시스템을 제안한다.
This paper deals with a fault detection and isolation scheme for a DC motor driven centrifugal pump system. The emphasis is placed on the design and implementation of the residual generatorm, based on parity relation, that provides decision logic unit with residuals that will be further processed to detect and isolate three important faults in the system;brush fault, impeller fault, and the speed sensor fault. Two process faults are modelled as multiplicative type faults, while the sensor fault as an additive one. With multiplicative fault, the implementation of the residual generator needs the time varying transformation matrix that must be computed on-line. Typical implementation methods lack in generality because only a numerical approximation around the assumed fault levels is employed. In this paper, a new implementation method using well tranined neural network is proposed to improve the generality of the residual generator. Application results show that the fault detection and isolation scheme with the proposed residual generator effectively isolates three major faults in the centrifugal pump system even with a wide range of fault magnitude.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷 기술이 비약적으로 발전하고 있다. IoT 기술은 다양한 센서들을 활용하여 각 센서의 고유한 데이터를 발생시켜 시스템 상태의 진단을 가능하도록 한다. 하지만, 현재 적용되고 있는 장비운용 시스템은 장비에 문제가 발생한 후 관리자가 해당 문제를 처리해야하는 사후보전 방식의 개념이며, 이는 시스템의 에러로 인한 시스템의 신뢰성 및 가용성 문제점을 의미할 수 있으며, 정비를 위한 시스템 중단으로 생산성에 부정적 영향으로 인한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 IoT(AIoT) 기술을 적용하여 공장 내 정류기를 보다 효율적으로 운용하기 위한 엣지 컨트롤러 제어 의사 결정 알고리즘과, 정류기 부품별 고장 상황 정보에 대한 도메인 지식 기반의 모델링을 작성하여, 이를 바탕으로 수집된 각 센서 데이터에 대한 상관관계 분석을 통해 시나리오별 Abnormal 데이터에 대하여 적정 수준의 상태 메시지를 출력함을 확인할 수 있었으며, 이를 통한 기존 현장의 장비 운용 시스템의 가용성과 생산성이 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균 엔벨로프와 그 주파수의 최대값을 찾기 위한 기울기 하강 방법 사용 단계, (4) 엔벨로프의 주파수 사이의 거리로부터 계산된 중앙값을 얻는데 사용되는 비 중첩 필터 뱅크 단계로 구성된다. 이4-단계필터뱅크는 특징벡터를 추출하기위해 캡스트럼 계수 계산에 사용된다. 마지막으로 유도전동기의 결함 형태를 구분하기 위해 이러한 특수 파라미터를 사용하는 다중 계층 서포트 벡터 머신을 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 약 99.65%의 분류 성능을 보이며, 동시에 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다.
배전자동화시스템(DAS:Distribution Automation System)과 변전자동화시스템(SCADA:Supervisory Control And Data Acquisition)은 전력계통을 컴퓨터와 통신기술을 이용하여 운용하는 주된 시스템으로, 현재 독립적으로 운영됨으로 인해 신속하게 처리되어야 하는 고장처리 및 활선작업처리가 지연되는 등의 문제점이 제기되어왔고, 이에 따라 DAS-SCADA 연계 연구가 요구되었다. 연계방법으로 직접연계, 웹연계, DAS 기능부 전력량계를 이용한 연계가 2005년 11월부터 2007년 12월까지 한전 사업소에서 시범 운영되었고, 그 결과 투자비용 면에서 직접연계방법이 웹연계 방법에 비해 약 1.3배 높지만 다양한 변전소 운전정보 전달의 신속성, 제어기능 우수 등의 타당성이 입증됨으로써 직접연계방법에 의한 DAS-SCADA 연계가 2010년까지 한전 사업소에 전국적으로 확대 적용될 계획이다. 시범 운영시 제기된 문제점을 개선하기 위해 변전소 개체별 통신 방법을 이용한 데이터 연계방안으로 개선하여 연계DB 자동구축 기능 및 연계시스템 진단/Log 기능을 개발하였다. 연계데이터 포인트와 통신데이터 종류를 정의하고, SCADA HMI 프로그램을 개발하여 변전소 단선도 자동생성 기능, 변전소 단선도 수동편집 기능, SCADA 감시 제어기능 및 이력관리 기능을 개발하였다. DAS-SCADA 연계시 정전건당 평균시간을 약 33% 단축하여 전력공급 신뢰도를 향상하고, 배전 계통운영센터와 변전소간 활선작업 처리절차 축소로 전력계통 효율적 운영에 기여하고, 나아가 고장시 부하절체 자동처리로 완전한 배전자동화 실현 및 해외 수출화 사업에도 크게 기여할 것으로 기대된다.
최근, 제철소, 원자력 및 수${\cdot}$화력 발전소 등 주요 기간설비에 있어서 해당 구조물, 관련 장비들의 노후화에 따른 고장진단, 수리보수, 안전성 평가와 잔여 수명 예측을 통한 수명연장에 관련된 요구가 높아지고 있다. 손상발생 시나리오의 구축, 정밀해석기법의 확립, 위험성 혹은 신뢰성 평가기술 개발 등에 관한 연구가 이러한 요구를 반영하여 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 구조물의 안전성 평가분야에서 가장 활발하게 사용되는 유한요소해석기술을 이용하여 제철설비 구조물의 안전성을 평가하는 절차를 개발하고 실제 가동 중인 고로를 대상으로 적용하여 유용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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