• Title/Summary/Keyword: 고장진단기술

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전기설비의 고장진단

  • 한국전력기술인협회
    • Electric Engineers Magazine
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    • v.174 no.2
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    • pp.10-17
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    • 1997
  • 전기설비를 운전, 관리하는 전기기술자는 설비가 안전한지 항상 마음을 쓰게 될 것이다. 전기설비를 장기간 안전하게 사용하는 것을 바람직한 일이지만 최근 그런 경향이 강해져, 과거에 시행했던 사후보전을 넘어서 예지보전의 요망이 점차 높아가고 있다. 이와 같은 전기설비의 예지보전을 목표로 고장진단기술에 관한 근본적인 고찰과 그 응용기술을 전기기술자에게 제공, 활용토록 하기 위하여 그 내용을 연재한다.

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Design of Fault Diagnosis Using a Learning Approach in Uncertain Nonlinear systems (불확실성을 포함한 비선형 시스템에서 학습접근을 이용한 고장 진단 설계)

  • Song, Min-Cheol;Hwang, Young-Ho;Yang, Hai-Won
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2004.07d
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    • pp.2245-2247
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    • 2004
  • 본 논문에서는 미지의 유계를 가진 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 고장 진단 설계를 제안한다. 제안된 고장 진단 필터는 비선형 관측기 설계 기술에 기초하여 설계되며, 신경망을 이용하여 고장 성분과 불확실성 성분을 추정하고 추정된 불확실성의 상한값을 고장 진단에 이용한다. 제안된 근사기는 불확실성과 고장 함수를 추정함으로써 고장 검출뿐만 아니라 고장 진단을 확인할 수 있도록 설계된다. 모의실험을 통해서 제안된 고장 진단 설계의 성능을 검증하였다.

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자율운항선박 CBM 보조기기 및 배관 상태 모니터링 및 고장 진단 SW 연구

  • 김미나;박순호;서종희
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.212-213
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    • 2021
  • 자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.

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에너지산업 분야에의 고장진단 및 예지기술 적용 사례

  • Yun, Byeong-Dong
    • Journal of the KSME
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    • v.53 no.7
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    • pp.44-52
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    • 2013
  • 이 글에서는 고장진단 및 예지기술(PHM: Prognostics and Health Management)의 에너지산업 분야 적용 사례를 상세히 소개하고, PHM기술의 접목을 통한 에너지산업에의 기여와 예상되는 기술적 어려움, 그리고 향후 연구방향을 제시하고자 한다.

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An Efficient Hybrid Diagnosis Algorithm for Sequential Circuits (순차 회로를 위한 효율적인 혼합 고장 진단 알고리듬)

  • 김지혜;이주환;강성호
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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    • v.41 no.5
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    • pp.51-60
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    • 2004
  • Due to the improvements in circuit design and manufacturing technique, the complexity of a circuit is growing. Since the complexity of a circuit causes high frequency of faults, it is very important to locate faults for improvement of yield and reduction of production cost. But unfortunately it takes a long time to find sites of defects by e-beam proving if the physical level. A fault diagnosis algorithm in the Sate level has meaning to reduce diagnosis time by limiting fault sites. In this paper, we propose an efficient fault diagnosis algorithm in the logical level. Our method is hybrid fault diagnosis algorithm using a new fault dictionary and additional fault simulation which minimizes memory consumption and simulation time.

Fault Detection and Diagnosis for Induction Motors Using Variance, Cross-correlation and Wavelets (웨이블렛 계수의 분산과 상관도를 이용한 유도전동기의 고장 검출 및 진단)

  • Tuan, Do Van;Cho, Sang-Jin;Chong, Ui-Pil
    • Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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    • v.19 no.7
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    • pp.726-735
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    • 2009
  • In this paper, we propose an approach to signal model-based fault detection and diagnosis system for induction motors. The current fault detection techniques used in the industry are limit checking techniques, which are simple but cannot predict the types of faults and the initiation of the faults. The system consists of two consecutive processes: fault detection process and fault diagnosis process. In the fault detection process, the system extracts the significant features from sound signals using combination of variance, cross-correlation and wavelet. Consequently, the pattern classification technique is applied to the fault diagnosis process to recognize the system faults based on faulty symptoms. The sounds generated from different kinds of typical motor's faults such as motor unbalance, bearing misalignment and bearing loose are examined. We propose two approaches for fault detection and diagnosis system that are waveletand-variance-based and wavelet-and-crosscorrelation-based approaches. The results of our experiment show more than 95 and 78 percent accuracy for fault classification, respectively.

Sensor Failure Detection and Accommodation Based on Neural Networks (신경회로망을 이용한 센서 고장진단 및 극복)

  • 이균정;이봉기
    • Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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    • v.1 no.1
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    • pp.82-91
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    • 1998
  • This paper presents a neural networks based approach for the problem of sensor failure detection and accommodation for ship without physical redundancy in the sensors. The designed model consists of two neural networks. The first neural network is responsible for the failure detection and the second neural network is responsible for the failure identification and accommodation. On the yaw rate sensor of ship, simulation results indicates that the proposed method can be useful as failure detector and sensor estimator.

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The Development of Portable Rotor Bar Fault Diagnosis System for Three Phase Induction Motors Using LabVIEW (LabVIEW를 이용한 휴대용 3상 유도전동기 회전자 바 고장 진단 시스템 개발)

  • Lee, Tae-Hun;Han, Dong-Gi;Song, Myung-Hyun;Park, Kyu-Nam
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.07e
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    • pp.47-48
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    • 2006
  • 본 논문에서는 LabVIEW를 이용한 휴대용 3상 유도전동기 회전자 바 고장 진단 시스템을 개발하였다. LabVIEW는 NI사에서 개발한 그래픽컬 프로그래밍 언어로서 VI(Virtual Instrument)기술을 이용하여 계측, 분석, 표현 프로그램에 최적화된 언어이다. 유도전동기의 입력단에 Current Probe를 연결하여 전류를 측정하였고, NI사의 USB-DAQ보드를 이용하여 데이터를 수집한 후 노트북 컴퓨터에서 실행되는 LabVIEW 프로그램에 의해 고장을 진단할 수 있는 실시간 휴대용 진단 시스템을 개발하였다. 회전자 바에 고장이 일어나면 선 전류의 불균형, 손실 증가, 토크맥동과 평균 토크의 감소를 가져올 수 있다. 고장 진단 방법으로는 회전자 바 고장의 특징 주파수를 찾아 진단하는 방법이 있다. 회전자 바 고장에 대하여 1개와 2개 바를 절단한 회전자를 사용하여 각각 실험하였으며, FFT 분석에 의하여 실시간으로 유도전동기 회전자 바 고장을 진단 할 수 있음을 보였다.

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항로표지 센서 고장 진단에 관한 연구

  • 김두환;성상하;최형림;김동완
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.29-30
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    • 2021
  • 시스템 고장 진단은 장비의 상태를 실시간으로 파악하고, 잔여 수명을 예측할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 그 중요성이 강조되고 있다. 장비나 센서의 고장을 진단하고 예측할 경우 유지보수를 용이하게 하여 막대한 손실을 막을 수 있고, 기대 수명 또한 연장될 수 있다. 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 항로표지 유지보수를 위해 항로표지 센서의 고장 유무를 판단할 수 있는 항로표지 센서 고장 진단 프로세스를 위한 후보 기술군에 대해 제안한다.

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Fault Diagnosis in Power Systems using the Time Sequence Information of Protection System (전력계통 사고시 보호 시스템의 순차정보를 이용한 고장진단법)

  • 노명균;홍상은
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2003.06a
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    • pp.193-195
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    • 2003
  • 최근 산업의 핵심 에너지원을 공급하고 있는 전력회사의 운영에서, 계통 사고시 대량의 경보 신호 발생으로 인하여 운전원의 혼란을 가져오게 되어, 사고후 복구시간의 지연을 초래하는 문제로 인한 해당산업체의 손실이 대형화하는 추세이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하는 방안으로 사고시 보호시스템의 순차정보를 이용하여 단시간에 고장진단을 수행함으로서, 고장의 원인 파악과 정확한 고장발생지점 정보를 운전원에게 제공할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 고장진단 기법은 고장 발생의 불확실성을 고려한 보호시스템의 모델링 방법과 퍼지 페트리네트 기법을 개발하여 적용하였다. 본 연구에서 개발한 방법을 사례연구를 통하여 모델 계통에 적응하고 그 유효성 여부를 확인한 결과 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다. 특히 보호시스템의 오동작이나 부동작 둥의 불확실한 정보를 처리하는 데 본 연구에서 개발한 퍼지 페트리네트 기법이 탁월한 성능을 발휘하므로 실제의 대형 전력계통에 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 본 방법은 SCADA로부터 전송되는 실시간 데이터의 온라인 처리도 가능하므로 그 유용성은 아주 높다고 볼 수 있다.

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