산업프로세스(industrial _Process)가 점차 복잡하여지고 자동화됨에 따라 계통(system)의 신뢰도를 높이고 인간의 한계능력을 해결하기 위하여 경보분석(alarm analysis)흑은 고장진단(fault diagnosis)의 필요성이 절실화 되어 가고 있다. 본 논문에서는 화학 반응기 (chemical reactor)의 고장진단을 위한 방법으로 시이퀸스 콤퓨터 프로그램밍(sequence computer programming )에 의한 "사전(dictionary)" 작성방법이 시도 되었고 실험을 통해 그 유용성이 입증 되었다. 그리고 점차 복잡되어가고 있는 경보 시스템(alarm system)을 단순화 시킬 수 있는 결과 시스템 설계에 대한 제안을 마련하였다.
세탁기의 Shaft Ass'y는 모터로부터 동력을 전달 받아 세탁 및 탈수행정의 제어 기능을 수행하는 세탁기의 핵심부품으로 사용 중 브레이크 밴드소음을 유발하여 소비자의 불만족 요소로 작용하고 있다. 그러나 드럼과 브레이크 페드의 정확한 마찰소음 현상 규명이 안되어 불량 개선에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하고자 소음, 진동, 소재 분석 및 ESPI(Electronic Speckle Pattern Interferometry) 분석을 통해 고장원인을 규명하였다. 특히 ESPI는 비접촉, Full Field 정밀 변형 가시화 장치로 Shaft Ass'y의 동작 중 공진소음 발생 부위를 변형 가시화를 통해 정확하게 찾을 수 있었다. 밴드소음 원인은 브레이크 Lever의 공진에 의해 발생하였고 브레이크 밴드 패드의 접촉면적 불균일로 인한 국부적 마찰력 증대가 소음원으로 작용하였다. 밴드소음의 정확한 고장 메커니즘 규명을 통해 개선안을 도출하여 적용하였고 밴드소음 개선효과를 얻을 수 있었다.
최근 원자력산업계 동향은 기기의 노후화, 예비품 확보의 어려움, 그리고 기존 설비에 대한 보수비용 증가 등의 이유로 아날로그 계측제어 설비들을 컴퓨터-기반 설비로의 부분적인 개선이나 전체적인 교체가 추진되고 있다 그러나 컴퓨터-기반 설비는 소프트웨어와 하드웨어가 환경영향에 민감하고, 공통모드고장을 일으킬 수 있는 프로그래밍 설계오류의 잠재성이 있는 것으로 알려져 있다. 공통모드고장을 방지할 수 있는 가장 설득력 있는 해결방안은 철저한 품질보증, 심층방어 및 다양성 설계기법으로 평가되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터-기반 계측제어계통의 심층방어 및 다양성에 관한 규제기준과 정성적 평가를 위한 블록개념을 소개하고, 평가의 사례로서 CE System 80+와 국내 가동중인 W형 원전의 설비개선에서 주급수 상실시 컴퓨터-기반 설비의 공통 모드고장에 따른 다양성과 심층방어계층을 평가하였다. 특히 국내 가동중인 W형 원전에 대해서는 그 평가결과를 근거로 하여 ATWS 완화설비의 설치를 제안하였다.
철도차량에 취부되는 추진장치는 차량의 성능을 결정하는 매우 중요한 요소이다. 이러한 추진장치에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하여 활용하고 있다. 이러한 계측장비들은 추진장치에 대한 계측 및 분석을 통한 시험을 평가하고 완성차 시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다 본 논문에서는 한국형 고속전철차량에 설치되어있는 상시계측시스템을 통해 추진장치에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 기술하였다.
고속철도는 수많은 하이테크 기술의 결정체이며, 이 중에서도 주변압기, 주전력변환장치 및 주전동기는 차량의 성능을 결정하는 매우 중요한 요소이다. 이러한 전장품들에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하여 활용하고 있다. 이러한 계측장비들은 여러 전장품에 대한 계측 및 분석을 통한 시험평가와 동시에 완성차시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 통해 주변압기, 주전력변환장치, 전동기 등에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 연구하였다.
메시지 전달 인터페이스(MPI)는 기존의 다양한 병렬 프로그램 개발 환경을 표준화한 것으로써, 메시지 전달 인터페이스를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 시스템은 응용 프로그램을 수많은 프로세서들에 분산 배치시켜 수행한다. 구성되는 각각의 프로세서 노드들은 연산을 하고 서로 결과를 메시지로 교환하여 수행을 하게 된다. 그러나 병렬 컴퓨터를 구성하는 노드들 중에서 어느 한 노드 또는 작업 중인 프로세스가 고장을 일으킨다면 수행되는 응용 프로그램은 그 동안의 수행 결과를 잃게 되며, 또한 응용 프로그램을 구성하는 모든 프로세스들은 중단될 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기존의 MPI에 고장 관리자(Fault Manager) 모듈을 추가함으로써 고장 허용 메시지 전달 인터페이스인 FT-MPI 를 제안한다. 제안한 FT-MPI는 고장 처리를 위한 추가적인 하드웨어 지원이 필요하지 않으며 기존의 MPI 응용 프로그램들이 수정 없이 수행될 수 있다는 장점을 지닌다. 제안한 고장 허용 방법은 프로세스 이중화 기법인 hot-spare 방법을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안한 FT-MPI가 고장이 발생하더라도 응용 프로그램이 올바르게 수행되며, 고장 허용 기능으로 인한 수행 시간상의 오버헤드는 5%를 넘지 않음을 보인다.
서버를 통하여 저장 장치를 사용하는 네트워크 연결형 화일 시스템과 달리, 대용량 공유 저장 장치 화일 시스템에서는 서버들이 데이타 전용망을 통하여 저장 장치를 직접 공유하여 사용한다. 이런 구조에서는 데이타의 일관성을 유지하기 위하여 잠금 관리자가 존재하여 제어망을 통하여 잠금 정보를 주고 받는다. 또한 예기치 않은 제어망의 고장에 대비하여 리스를 사용한다. 하지만 제어망에 분할 고장이 발생할 경우 격리된 서버들은 고장이 해결되기 전까지는 더 이상 작업을 진행할 수 없게 된다. 본 논문에서는 이러한 제어망 분할 고장이 발생한 상황에서도 서버들이 계속 화일 시스템을 사용하여 작업을 진행할 수 있도록 하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주기적으로 각 서버들에게 리스를 순환하여 할당하는 방식으로 동작한다. 또한 제안하는 기법은 항상 데이타의 일관성을 유지함을 보인다.
산업 응용분야에서 유도전동기 구동시스템의 예상치 않은 고장은 전체 계통의 정지, 막대한 손실 등을 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 해결하는 방법 중에 하나로서 본 논문은 유도전동기 구동을 위한3상 전압형 PWM 인버터에 개방-스위치 손상의 고장진단에 대하여 연구한다. 고장진단 방법으로는, 먼저 고장의 특징추출을 위하여 3상 전류를 d-q 전류로 변환한 후 평균 전류벡터를 구한다. 다음으로 여러 종류의 고장 패턴을 진단하기 위하여 한 인공지능 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 일반적인 뉴로-퍼지 시스템(adaptive neuro-fuzzy algorithm)의 전제 부에 클러스터링을 도입한 기법으로 적은 계산 양과 좋은 성능을 갖는다. 최종적으로, 여러 불확실한 요소를 가진 고장계통에 대하여 제안된 알고리즘의 유용성을 모의실험에 의해 검증하였다.
도시가스 배관망은 넓은 지역에 분포되며, 계층적으로 복잡하게 연결되어 있는 것을 특징으로 한다. 넓은 지역에 분포된 배관망의 압력 상태를 정밀하게 감시하기 위하여 PCA 기반의 센서 고장탐지 및 진단 기법을 적용하였다. 도시가스 배관망은 센서의 수가 많기 때문에 상호 연관성이 높은 센서들을 하나의 블록으로 묶어 블록 차원에서 전체 센서를 다루는 다중블록 PCA(MBPCA)가 추천된다. 그런데 MBPCA는 고장센서 식별 성능이 우수한 장점이 있지만, 센서의 개수가 증가할수록 고장탐지 성능이 나빠지는 경우가 많고, 지엽적인 변화에도 모델 전체를 갱신해야 하는 문제점이 있다. 이러한 이유로 모든 센서에 대해 MBPCA를 적용하는 것보다 선택적으로 MBPCA를 적용하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 고장탐지 성능(fault detectability) 지수와 고장진단 성능(fault identificability) 지수를 제안하였으며, 이를 통해 블록별로 MBPCA와 PCA의 성능을 비교할 수 있도록 하였다. 이 지수를 기준으로 MBPCA와 PCA 블록을 구분하여 (주)해양에너지의 도시가스 배관망의 고장 탐지 및 진단 시스템을 개발하였으며, 센서의 개수가 많은 경우에 발생하는 문제점을 해결할 수 있었다.
소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 고장 데이터를 사용해서 소프트웨어 출시일 또는 추가 테스트 노력을 결정하는 데 사용된다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 사용할 때 특정 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 모든 소프트웨어에 사용할 수 없는 문제가 있다. 또한 신뢰도를 평가하기 위해 이미 많은 수의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델이 제안되었다. 따라서 특정 조건에 맞는 최적의 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 선택하는 것은 중요한 이슈가 되었다. 기존 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법에서는 수집된 고장 데이터 전체를 사용하고 있다. 그런데 초기에 수집된 고장 데이터는 미래 고장 예측에 영향을 주지 않을 수도 있고 경우에 따라서는 미래 고장 예측 과정에서 왜곡된 결과를 초래할 수도 있다. 이를 해결하기 위해서 이 논문에서는 부분 고장 데이터를 이용하여 적합도 평가를 수행하는 방법에 기반을 둔 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택 방법을 제안한다. 이 논문에서는 고장 데이터에서 과도하게 불안정한 데이터를 제외한 부분 데이터를 사용한다. 소프트웨어 신뢰도 성장 모델 선택에 사용될 부분 데이터는 전체 고장 데이터와 고장 데이터의 일부를 제외한 부분 고장 데이터의 미래 고장 예측 능력의 비교를 통해서 찾는다. 연구의 타당성을 보이기 위하여 실제 수집된 고장 데이터를 사용해서 전체 데이터를 적용한 경우보다 부분 데이터를 사용한 경우의 미래 고장 예측 능력이 더 정확함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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