기근의 산업현장에서는 장리관리 자가 장비의 모니터링과 제어를 위하여 항상 대기하고 있어야 하므로, 인력 낭비와 시간 손실이 많으므로 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 유무선 인터넷을 기반으로 하는 실시간 장비관리시스템을 개발한다. 이 시스템에서는 장비에 이상 발생시 고장을 자동으로 감지하여 장비관리자의 휴대폰으로 통보하고, 관리자가 유무선 인터넷을 통하여 고장 장비에 대한 응급조치를 한다. 이를 위하여 세부적으로 로컬 장비 제어시스템, 장비관리시스템, 모바일 시스템, 웹 시스템을 각각 개발한다.
현재 운영 중인 대부분의 전자연동장치에서는 시스템을 이중계로 구성하고 있다. 전자연동장치 이중계 시스템은 동작계와 대기계등으로 이중으로 구성하여 시스템의 안전성을 확보하고 있다. 이중계시스템에서는 동작계 모듈의 고장 시 고장을 검지하여 대기계로 절체 하여 계속적인 연동장치의 업무를 수행할 수 있도록 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 대기계로 절체 시 발생 할 수 있는 문제점들을 도출하고 그 문제점에 대하여 보안한 모델을 제시하고 문제점에 대한 실험을 통하여 문제점 해결에 대한 확인을 하고자 한다.
에스컬레이터의 고장 여부를 사전에 파악하는 것은 경제적 손실뿐만 아니라 인명 피해를 예방할 수 있어서 매우 중요하다. 실제 이러한 고장 예측을 위한 많은 딥러닝 알고리즘이 연구되고 있지만, 설비의 이상 데이터 확보가 어려워 모델 학습이 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결 방안으로 비지도 학습 기반의 방법론 중 하나인 LSTM Autoencoder 알고리즘을 사용해 에스컬레이터의 이상을 탐지하는 모델을 생성했고, 최종 실험 결과 모델 성능 AUROC가 0.9966, 테스트 Accuracy가 0.97이라는 높은 정확도를 기록했다.
본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성 특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하자 한다. 세안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 겨과를 보임을 나타내고자 한다.
고정자 권선의 단락으로 인한 고장을 해석하고 진단 알고리즘의 효과적인 시험 평가를 위해 사용될 수 있는 인버터 구동 영구자석 동기전동기의 고장모델이 제시된다. 기존에 전동기의 해석과 제어에 많이 사용되는 dq 모델은 상전압 모델을 변환한 것으로 전동기 고정자의 권선 단락 시에는 더 이상 3상평형 조건이 성립하지 않기 때문에 인버터 극전압으로부터 전동기 입력 전압을 구하기가 쉽지 않아 고장모델의 해석을 위해서 사용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 전동기 3상 변수와 선전압 관계식을 이용한 전동기의 고장모델이 제안된다. 제안된 고장모델의 타당성을 입증하기 위해 시뮬레이션이 수행되며 내부 고정자의 권선 단락이 가능하도록 제작된 전동기와 DSP TMS320F28335를 이용한 제어 시스템에 의해 동일 고장 조건에서 비교 실험이 수행된다.
자동차의 발전과 함께 유지 보수를 위한 사용자의 요구는 급증하고 있으나 정비사의 부족으로 인해 경제성 및 신속성 등 이 문제가 되고 있고 이를 해결하기 위해 현재 개발되고 있는 장치들은 대부분 전자 제어 유닛에서 발생시키는 신호를 분석하거나 운전자와의 대화를 통하여 진단하는 방식으로 고장으로 인한 소음이나 진동등 운전자들의 주관적인 평가대상에 대해서는 적절한 해결책으로 제시해 주지 못하고 있다. 그러므로 계측에 의한 소음과 진동 데이터를 이용하여 전문가의 판단을 가지고 고장의 원인을 규명하며 운전자를 위한 오디오적인 표현을 해 줄 수 있는 진단 전문가 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 자동차의 여러 단품중 쇼크 옵서버와 에어컨에 대하여 소음 진동 현상의 정상 및 이상 증상과 신호 계측 방법을 연구하였고 계측된 신호에 대해 패턴 화하여 인공 신경 회로망과 퍼지 추론을 통한 진단을 할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며 차후 계속되는 연구에 사용될 정상 및 이상신호에 대한 기본적인 데이터 베이스를 구축하였다.
고속철도는 수많은 하이테크 기술의 결정체이며, 이 중에서도 추진장치는 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 완성차 시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 강시계측 시스템을 통해 추진장치에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 기술하였다.
대용량 변압기의 교체시 고장전류 증가 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로 초전도 전류제한기를 설치하는 방안을 검토하고 있다. 이와 같은 고장전류저감을 위해 초전도 전류제한기를 배전계통에 도입하기 전에 고장전류 제한효과를 비롯하여 초전도 전류제한기의 임피던스에 따른 기존의 보호기기와의 보호협조를 고려할 필요가 있다. 그 중에서도 초전도 전류제한기 임피던스에 따라 초전도 전류제한기의 회복시간이 다르게 되며, 이로 인해 리클로저의 동작에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 이에 대한 선행연구로서 모의 배전계통에 초전도 전류제한기를 적용하였을 경우 초전도 전류제한기의 저항 크기에 따른 초전도 전류제한기의 회복시간을 비교하였으며 리클로저의 동작에 미치는 영향을 분석하였다.
전력용 변압기 운반, 설치, 고장전류 유입 등으로 권선 및 철심의 접지, 권선의 층간단락, 개방, 기계적 변형, 이탈, 구조물의 기계적 손상, 이완 등이 발생해도 현재 보유하고 있는 진단장비만으로는 정확한 이상 판단이 불가하여 변압기 해체 후 확인 하는 현실을 감안하여 변압기 기계적 변형 고장분석이 가능한 장비 도입이 필요한 시점이다. 또한 변압기 등 변전기기 고장 발생시 광범위한 고객 정전 및 복구비용이 발생(년 평균 3건)하고 있어 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 2003년 한전에 도입된 SFRA(Sweep Frequency Response Analyzer) 주파수 반응 분석기의 진단 원리 및 권선변형 진단사례를 소개하고자 한다.
지연 고장 테스트는 디지털 회로의 정확한 동작을 보장하기 위해서 필수적이다. 그러나 순차 회로에는 상태 레지스터들이 존재하기 때문에, 지연 고장을 검출하는 것이 쉽지 않다. 이러한 난점을 해결하기 위해 본 논문에서는 역기능적 지정 방법을 좀 더 효율적으로 적용할 수 있는 테스트 알고리듬을 제안한다. ISCAS89 벤치마크 회로에 대한 실험 결과, 테스트 가능한 경로의 수를 기존의 스캔 기법들에 비해 크게 향상시킬 수 있다는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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