최근 들어 센서 및 통신기술의 발달로 국내외 연구자들은 장비나 시스템의 상태정보를 수집하여 진단 및 예측 기법을 통한 유지보수를 결정하는 방법론에 대해 연구를 활발히 진행하고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구 문헌 고찰을 통해 현시점의 차량부품 상태를 바탕으로 미래 시점까지의 차량부품 상태변화 추이를 예측하여 유지보수 의사결정을 수행하는 시스템 프레임워크를 제시하였다. 또한, 유지보수 활동에 따른 전과 후의 차량부품 상태변화 추적을 통해서 상태 진단 및 예측 데이터 조정이 가능하도록 구성하였다. 향후 본 연구 결과의 적용을 통해 대중버스를 이용하는 시민들의 안전과 차량의 상태기반 유지보수 체계 활성화에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.
제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.
Kim, H;Jhonson, R.;Zalewski, D.;Qu, Z.;Durrance, S.T.;Ham, C.
한국산학기술학회논문지
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제2권2호
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pp.81-89
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2001
우주 항공위성 시스템은 변하는 불확실한 우주항공 환경에(서) 운행되고 지상기지국으로부터의 원격통신 없이 장시간 동안 동작해야 할 자율적인 능력이 요구되고, 결함 없이 임무를 수행하여야 하며, 시스템에서 계측된 데이터의 신뢰성을 유지하기 위한 고장 상태 검출과 오류 수정 시스템을 차보하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 확장 칼만 필터 기법을 적용한 동적모델 시뮬레이션 기법(High Fidelity, Dynamic Model-based Simulation)을 제안하였으며, 제안된 시스템은 비정상적인 데이터의 효과적인 검출과 대응이 가능해짐으로써 신뢰성 있는 우주항공위성시스템을 구축하도록 자동 상태 진단/데이터 시스템에 고장검출/오류수정 시스템을 적용하는 것이다. (Autonomous Spacecraft Health Monitoring/Data Validation Control System : ASHMDVCS).
스마트 그리드(smart grid) 기술은 전력 공급자와 소비자 사이를 실시간으로 전력정보를 교환함으로써 전력의 효율성을 높이는 전력망 관리 기술이다. 최근에는 유지보수 및 설치가 용이한 태양광 발전시스템에 대한 적용이 늘고 있다. 그러나 태양광 발전 시스템은 고장진단이 어려우며, PV(PhotoVoltaics) 어레이 및 인버터(inverter) 등의 결함과 기타 잠재적인 출력저하 요소로 인하여 발전량이 감소하기도 한다. 이처럼 태양광 발전 시스템을 통하여 안정적인 에너지 포집과 관리 및 조속한 고장 검출이 필수 요구사항이라 할 수 있다. 본 논문에서는 태양광 발전 시스템을 대상으로 전력 생산량 및 이상 동작 현상을 모니터링하고 외부 환경을 계측하는 계측모듈을 개발하고, 계측된 정보 데이터를 전송할 수 있는 통신모듈을 통하여 원격지에서 태양광 발전 시스템의 동작 상태를 모니터링 하도록 설계하였다. 또한 스마트폰을 기반으로 구축된 태양광 발전 시스템을 실시간으로 관리하고 모니터링 할 수 있는 모바일 관리 시스템을 제시하고자 한다.
에너지와 환경을 조화시킨 자원순환형 사회의 실현을 위해 하수처리장에서도 하수열이나 소화가스 등의 미이용(未利用)네어지의 유효활용이 기대되고 있다. 소화가스는 하수처리장에서 발생하는 에너지 중에서는 큰 비중을 차지하고 있으나 소화조의 가온을 위해 사용되고 있는 정도로 반드시 유효하게 활용되고 있다고는 말할 수 없다. 또 가스엔진의 코제너레이션에 의해 유효하게 할용되고 있는 처리장도 있으나 메인터넌스 비용 등의 문제로 보급되고 있지 않은 것이 실제의 상황이다. 한편, 마이크로가스터빈은 그 구조의 심풀성 때문에 가스엔진과 비교하여 메인터너스 비용의 저감이 기대되고 있어, 소화가스를 연료로 하는 코제너레이션 시스템으로서 앞으로의 보급이 기대되는 발전시스템이다. 그래서 소화가스의 마이크로가스터빈용 연료로서의 적용을 위한 검증과 운영상의 과제를 밝힐 것을 목적으로 북견시 정화센터의 처리장 내에 설치하여 실증시험을 하고 있다. 지금까지 약 4,000시간의 운전실적에서 소화가스에 기인하는 본질적인 문제도 없고 시스템이 안정되게 동작하는 것을 확인하였다. 또한 실증시험설비에는 마이크로가스터빈의 운전상태를 24시간 리모트 감시하는 리모트감시장치를 설치하고 있는데, 운전데이터의 파악과 이상 발생시의 고장진단/기술검토에 유효하게 사용되었다.
자동차 산업은 관련 기술의 진전과 함께 비약적인 발전을 거듭하여 신뢰성 및 안정성의 확보뿐만 아니라, 운전자의 편리성과 같은 새로운 기능 구현을 위한 연구개발이 가속화되고 있다. 최근 각종 텔레매틱스 서비스를 위해 차량 내 기능의 신뢰성과 성능을 향상시키기 위한 자동 조절의 필요성이 증가하고 있으며, 각종 기능에 대한 전자통신 시스템을 사용한 제어 및 네트워크의 통합화가 급속히 이루어지고 있다. 따라서 CAN(Controller Area Network)과 같은 네트워크 개념의 도입으로 차내 전선사용의 감소뿐만 아니라 제어 및 고장의 진단을 용이하게 하고 차량 내 안전성의 개선 및 자동차 품질과 비용 절감을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 CAN Protocol을 분석하고 차량 내 제어 데이터 전송을 위해 CAN을 통한 통신 시스템을 구현 및 검증하였다.
A photovoltaic (PV) generator is significantly regarded as one important alternative of renewable energy systems recently. Fault detection and diagnosis of engineering dynamic systems is a fundamental issue to timely prevent unexpected damages in industry fields. This paper presents an intelligent monitoring approach and fault detection technique for PV generator systems by means of artificial neural network and statistical signal detection theory. We devise a multi-Fourier neural network model for representing dynamics of PV systems and apply a general likelihood ratio test (GLRT) approach for investigating our decision making algorithm in fault detection and diagnosis. We make use of a test-bed of ubiquitous sensor network (USN) based PV monitoring systems for testing our proposed fault detection methodology. Lastly, a real-time experiment is accomplished for demonstrating its reliability and practicability.
공장 내에서 부적절한 배선 및 설치 등에 의하여 검사과정을 수행할 경우 noise나 오결선을 유발시키며, 이는 측정해야할 신호가 부적절한 동작을 발생시키거나 검사가 되어 출하 후에 하지 않아도 될 A/S 지원을 해야 하는 등의 추가 경비가 소요되는 문제까지도 야기시킬 수 있다. 이때, 사용자측에서 발생될 불만에 따른 회사 및 제품의 신뢰도 저하는 더 큰 문제가 아닐 수 없다. 본 개발에서는 GUI(Graphic User Interface) 환경과 통신기술을 접목하여 다양한 제품의 검사를 위한 시스템을 개발하고자 한다.
텔레매틱스 서비스는 크게 주변 지역 관심 정보, 날씨, 근접 정비소, 현금 자동인출기 등의 정보서비스 분야와 교통정보 서비스, 네비게이션 서비스, 응급서비스, 고장 서비스 및 차량수리 및 차량문제에 관한 진단서비스를 중심으로 서비스가 개발되고 있다. 혹은 두 가지 분야가 복합적으로 개발되고 있다. 또한 텔레매틱스 시장은 여러 가지 기술들이 독립적으로 분할되어 다양한 제품으로 정보를 제공하기 보다는 여러 정보 및 기능 등이 텔레매틱스 시스템으로 집중 및 통합되는 형태가 요구된다. 이에 본 논문에서는 차량 장치 정보를 열람하고 제어하기 위한 단말 미들웨어 모델을 제시/구현하고, 단말 미들웨어를 이용하는 텔레매틱스 서비스 배포를 위한 배포 모델을 제시하고자 한다.
This paper introduces a fuzzy expert systems for fault diagnosis, where the causal relationships between faults and protective devices are defined as fuzzy relations. The uncertainties existing in the fault diagnosis are figured out using the possibility theory and the possibility measure is associated with the fuzzy relation to evaluate the possibilities of faults. Besides, the knowledge base in the expert system is described and explained. In this way, multiple-fault can be handled easily and simultaneously together with single faults.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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