회전하는 기계시스템에서는 일반적으로 시변 진동신호가 발생되며, 회전기에 고장이 있는 경우 이 신호에 잡음이 포함된다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 시변 진동신호를 분해하기 위한 적응예측기와 이진트리구조 필터뱅크로 구성되는 시스템을 제안한다. 그리고 이 시스템에서 분석된 진동신호 결과를 회전기 고장진단에 활용할 수 있음을 보인다. 제안 시스템 적응 예측기는 주기신호성분을 예측하며, 필터뱅크 시스템에서는 입력신호와 예측된 주기신호와의 차 신호를 부밴드 대역으로 분해한다. 각 부밴드 신호에는 고장에 따른 잡음 신호성분이 포함되므로, 이를 이용 회전기의 고장진단이 가능하다. 제안한 신동신호분석 방법의 타당성을 시뮬레이션에서 보이며, 시뮬레이션에서는 주기신호 성분이 제거된 진동신호를 32 부밴드로 분해하여 고장관련 신호 특성을 분석한다.
국내 전력공급을 위한 배전설비는 2014년 12월 기준으로 고압전주 약 404만기와 지상기기 약 9만 6천대 등이 전국 각지에 분포되어 있으며 한국전력공사에서는 안정적 전력공급을 위한 배전선로 최적관리를 위하여 다양한 진단 장비를 활용 설비진단을 시행하고 있다. 이중 열화상진단은 당사에서 가장 널리 활용되는 배전설비 진단방법으로 타 진단장비에 비해 사용상의 편의성을 갖춤으로써 활용빈도는 높아지는 추세이나, 사용자의 진단장비에 대한 이해 부족 및 진단기술 수준부족으로 불량 적출률은 진단자에 따라 많은 차이를 보이고 있다. 또한 사업소별 진단실적 및 이에 따른 고장 발생 현황도 큰 차이를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 사례를 통하여 효과적인 열화상 진단방법을 제시하고 최적의 효과를 위한 진단횟수를 제시하고자 한다.
수십년 간 주요 운송 수단의 한가지로 사용되고 있는 도시철도는, 사고 발생 시 큰 경제적 손실과 사회적 손실을 야기할 수 있으나, 사고의 주 원인 중 한가지인 도시철도 전력설비 고장에 대한 감시 및 진단 시스템은 적용되고 있지 않은 실정이다. 최근 이러한 전력설비 상태 감시 및 진단에 대한 필요성이 점차 커지게 되어, 도시철도 전력설비 수명예측 시스템 설계에 관한 연구 과제가 제안되어 현재 국토해양부와 건설기술평가원, 그리고 한국철도기술연구원의 주도 하에 수행되고 있다. 본문에서는 수명예측 시스템 설계에 필요한 도시철도 전력 시스템의 특성과 고장 사례를 조사하였으며, 각 도시철도 운영기관의 사용자 요구사항 설문 결과, 그리고 수명예측 시스템의 일부인 전력설비 감시진단 시스템 기초 설계 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 전이학습을 이용하여 볼베어링의 진동진단을 수행하는 방법을 제안한다. 고장을 진단하기 위해 진동신호를 시간-주파수로 분석할 수 있는 STFT을 CNN의 입력으로 이용하였다. CNN 기반의 딥러닝 인공신경망을 빠르게 학습하고 진단 성능을 높이기 위해 전이학습 기반의 딥러닝 학습 기법을 제안하였다. 전이학습은 VGG 기반의 영상 분류 모델을 이용하여 특징 추출기와 분류기를 선택적으로 학습하였고, 학습에 사용한 데이터 세트는 Case Western Reserve University 대학에서 제공하는 공개된 볼베어링 진동 데이터를 사용하였으며, 성능평가는 기존의 CNN 모델과 비교하는 방법으로 수행하였다. 실험 결과 전이학습이 볼베어링 진동 데이터에서 상태 진단에 유용하다는 것을 증명할 수 있을 뿐만 아니라 이를 통해 다른 산업에서도 전이학습을 사용하여 상태 진단을 개선할 수 있다.
전력용 변압기의 단락임피던스를 현장에서 측정하기도 하며 명판이나 공장시험치와 비교 할수도 있다. 이러한 과정은 공장시험이 실시된 이후에 발생 할 수 있는 권선의 이동을 검출하기 위한 것이다. 권선의 이동은 보통 큰 고장전류 또는 운송이나 설치시의 기계적 손상으로 인하여 발생한다.
최근, ICT/loT 기술과의 융합은 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 안정적인 전력공급 및 지능형전력망 구축에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있다. 특히, 수요라인과 직접적으로 연관된 배전계통의 효율적인 운영 및 배전설비의 유지/관리 기술에 대한 연구에 많은 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 다양한 배전설비에 대한 환경정보를 loT 센서를 통해 수집함으로써 실시간으로 정전상황을 불러올 수 있는 기자재의 고장감지 및 예측을 위한 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 시스템 모델은 실시간으로 수집되는 정보들에 대해 시계열 기반의 필터링 및 이상점 판단을 위한 성분 분석을 실시하고, 고장진단 및 예측을 위해 기계학습 기반의 데이터 분석실시하여 기자재들의 고장감지 및 고장 발생 여부를 예측한다.
본 논문은 HELPS라는 반도체 검사 장비를 위한 전자성능지원시스템(Electronic Performance Support System)에 대하여 기술한다. 본 시스템의 목적은 운영 지원, 훈련, 지식 기반 고장 진단 및 수리를 위한 just-in time. on-the-job 멀티미디어에 기반을 둔 정보를 제공함으로써 오퍼레이터의 생산성을 향상시키는데 있다. HELPS는 운영 모듈과 고장 진단 모듈로 구성되어 있다. 운영 모듈은 사용자에게 장비에 관한 자세하고 쉽게 접근이 가능한 정보를 제공하기 위하여 멀티미디어와 하이퍼미디어를 사용한다. 멀티미디어는 정지 화상, 동화상, 에니메이션, 텍스트, 그래픽, 오디오를 포함하는 다매체 형식을 통합한다. 하이 퍼미디어는 계층적인 정보 구조를 통하여 숙련된 오퍼레이터에게는 작업을 수행하는데 필요한 특정한 정보만을 제공할 뿐만 아니라, 초보 오퍼레이터에게는 자세한 시스템 안내와 정보를 제공한다. 고장 진단 모듈은 오퍼레이터가 장비의 고장을 진단하고 수리하는 것을 자원하기 위하여 전문가 시스템과 멀티미디어를 통합하여 구성하였다. 전문가 시스템을 사용하여 진단한 다음, 멀티미디어에 의한 어드바이스가 텍스트를 포함한 정지 화상이나 음성을 포함한 동화상에 의해 제시된다. HELPS는 훈련 시간과 고장 진단 및 수리 시간의 측면에서 평가되었고, 본 시스템 사용 전에 비하여 약 30%이상의 시간을 절감함으로써 생산성 향상에 크게 도움이 된다는 것을 확인하였다. 앞으로 본 시스템은 ICAI와 가상현실 기법 등을 이용하여 확장된다면 더 많은 생산성 향상을 기대할 수 있을 것이다.
본 논문의 목표는 고장허용제어시스템에 대한 기반 연구로서 무인비행기 안전성 향상을 위하여 조종면 작동불능과 같은 고장에 대해 검출 방법을 제시하는 것이다. 조종면 고장검출을 위한 실시간 시스템식별 알고리듬은 퓨리에 변환기법을 사용하였으며 프로그램 성능 및 검증을 위해 HILS 시험과 비행시험을 수행하였다. 엘리베이터 조종면 고장은 피칭모멘트에 대한 조종면 효과를 나타내는 조종미계수를 실시간 추정하여 정상상태의 값과 비교함으로써 검출된다. 비행시험 결과를 통해 고장상태의 조종미계수 값은 정상상태의 값보다 작다는 것을 확인하였다.
본 논문은 무인항공기 체계(UAS; Unmanned Aerial Systems)의 고장이력관리장비(FHME; Fault History Management Equipment)에 관한 연구를 다룬다. 무인항공기 체계는 비행안전을 위하여 고신뢰성 설계를 기반으로 다양한 전자장비를 탑재하고 있으며, 이에 따른 신속한 고장탐지가 필요하여 각 탑재장비는 BIT(Built-In-Test) 기능을 보유한다. 이러한 BIT 정보를 지상에서 시현, 저장, 관리가 가능하도록 하기 위하여 고장이력관리장비를 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 고장이력관리장비의 개요 및 개발 요구사항, 설계 결과, 검증 시험 결과에 대해 기술한다.
태양광발전시스템 기술은 태양광모듈-접속함-PCS가 포함되는 BOS 기술로부터 시작되어 독립형 또는 계통연계형으로 전력을 생산하게 하는 설치, 운전, 운영기술이 모두 포함된다. 태양광 밸류체인 기술마다 급속한 산업 성장으로 단가경쟁력이 치열한 요즘 태양광발전시스템 기술은 설치단가, 발전단가를 낮출 수 있는 최후의 마지막 수단이라고 생각하고 시스템 설치단가, 운영단가를 낮추기 위해 많은 연구를 수행 중에 있다. 그러나, 태양광발전시스템 기술이 정상적으로 완성되지 못하면 경제적 손실은 물론, 내구성능과 수명, 민원에 의한 분쟁, 사고 등 다양한 고통을 겪게 된다. 본고에서는 이러한 태양광발전시스템에 대한 다양한 고장 사례와 민원 분쟁 유형을 진단하고, 그에 대한 해결방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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