• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.11a
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• pp.18-19
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• 2011

본 논문에서는 3상 PWM 정류기의 스위치 개방 고장시 감지 및 허용 운전 방법에 대해 제안한다. 스위치의 개방 고장이 발생 하면, 한상의 전류가 반주기 동안 나타나지 않기 때문에 출력 직류전압의 리플로 나타나게 된다. 이경우 고장 감지 및 허용 운전을 하지 않으면, 전력 품질을 저하되며, 직류 링크 콘덴서의 수명이 감축되는 문제를 발생 시킨다. 제안된 기법은 추가적인 하드웨어 없이 간단한 모델 적응 제어 (Model Reference Adaptive System)을 이용하여, 고장된 스위치를 감지 하며, 고장난 스위치의 반대 스위치를 켜고 나머지 2상을 전류제어 하여 3상 전류를 평형상태로 만들어 출력 직류전압의 리플을 줄이는 허용운전을 제안한다. 본 논문은 6kW급 3상 PWM 정류기 시스템을 모의해석을 통해 제안된 기법의 타당성을 입증 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.7
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• pp.830-837
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• 2004

Neural networks-based fault diagnosis algorithm to detect and isolate faults in the nonlinear systems is proposed. In the proposed method, the fault is detected when the errors between the system output and the multilayer neural network-based nominal model output cross a Predetermined threshold. Once a fault in the system is detected, the system outputs are transferred to the fault classifier by nultilayer/ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagonal method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.2 s.95
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• pp.211-217
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• 1999

감지기의 고장 발견, 확인, 보완은 복잡한 항공 시스템의 중요한 문제로 부각되어 왔으며, 그동안 칼만 필터를 이용한 기존 추정기술 혹은 온라인 학습 인공지능 알고리듬 등이 이 같은 문제를 해결하기 위해 제시되어 왔다. 본 연구에서는 여분의 감지기가 없는 항공제어계에 대해 온라인 학습 신경망을 이용한 감지기의 고장 발견, 확인, 그리고 보완에 관해 초점을 둔다. 이 내고장성 항공제어계는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 포괄적인 감지기의 고장을 발견하는 능력을 가진다. 어떤 경우에서는 기존의 감지기 고장 발견 방법의 성능을 향상시키기 위해 수정된 감지방법이 소개되고 그 보완된 감지방법을 이용하여 기존의 방법과 성능비교가 이루어졌다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.6
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• pp.673-681
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• 2005

As it is the most important to make sure security and reliability for nuclear Power Plant, it's considered the most crucial issues to develop a fault detective and diagnostic system in spite of multiple hardware redundancy in itself. To develop an algorithm for a fault diagnosis in the nuclear PWR steam generator, this paper proposes a method based on ART2(adaptive resonance theory 2) neural network that senses and classifies troubles occurred in the system. The fault diagnosis system consists of fault detective part to sense occurred troubles, parameter estimation part to identify changed system parameters and fault classification part to understand types of troubles occurred. The fault classification part Is composed of a fault classifier that uses ART2 neural network. The Performance of the proposed fault diagnosis a18orithm was corroborated by applying in the steam generator.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.13 no.6
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• pp.430-438
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• 2008

Recently, permanent magnet synchronous motor are applied to various applications such as electric vehicle, aerospace, medical service and military applications due to several outstanding characteristics. Because of the importance of high reliable operation in these areas, many research related to the fault detection and diagnosis of inverter system are conducted. In this paper, new simple fault detection method of voltage source inverter for permanent magnet synchronous motor is proposed. The feasibility of the proposed method are improved by simulation and experiment. By the simulation and experiments, rapid detection characteristic of the proposed method has been proved without any additional voltage sensor.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.378-382
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• 2006

현재 주로 사용되고 있는 화재 감지 장치들은 경고 기반으로 되어 있어 정확한 화재 발생의 위치 검색이 어려우며 장치의 고장이 발생한 경우 고장 유/무의 확인이 어려워 보다 큰 인명 피해 및 재산 피해를 가져올 수 있다. 센서 네트워크 시스템은 통신매체 없이 데이터 송/수신이 가능하며 이를 통한 모니터링 환경의 구축이 쉬워 위치검색 및 고장 검출 알고리즘의 적용이 간단하다. 본 논문에서는 WSN 기반의 화재 감지 시스템을 제안하며 오류검출 알고리즘인 Consensus 알고리즘을 적용하여 그 유용성을 확인하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.1
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• pp.7-13
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• 2001

As the density of VLSI increases, the conventional logic testing is not sufficient to completely detect the new faults generated in design and fabrication processing. Recently. IDDQ testing becomes very attractive since it can overcome the limitations of logic testing. This paper presents a new BIC for the internal current test in CMOS logic circuit. Our circuit is composed of Magnetoresistive current sensor, level shifter, comparator, reference voltage circuit and a circuit be IDDQ tested as a kind of self-testing fashion by using the proposed BIC.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07a
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• pp.84-86
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• 2001

본 연구에서는 플랜트의 계측신호로 부터 특징 패턴 파형들을 감지하고 패턴감지 정보로부터 플랜트의 운전상황 및 고장을 알아내도록 하는 새로운 기법을 제시하고, 이러한 기법의 실현에 필요한 신호처리 기초 연구를 수행하였다. 또한 보령화력 1.2호기 500MW급 드럼형 보일러및 제어 시스템을 대상으로 보일러 플랜트의 dynamics 모델링과 운전 시뮬레이션을 통하여 여러 운전 패턴및 고장 상황을 발생시켜 고장감지 앨고리즘들의 개발 및 시험과정에 적용하였다. 본 연구에서 수행한 보일러 및 보일러 제어계통에 대한 모델링 및 시뮬레이션은 실제 수행한 발전소 시험 데이터와 비교할 때 높은 일치도를 보이는 결과를 보였다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.7 no.2
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• pp.95-102
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• 2008

COMS Satellite is automatically able to recover from any defined failure thanks to a full redundancy. This study assesses the effects of gyro failure on the COMS mission and analyzes the mechanism of Gyro Failure Detection, Isolation and Recovery about failure detection means, isolation and recovery actions and their consequences. At last, it checks the FDIR behavior from an injected failure on COMS simulator.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.17A no.2
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• pp.81-92
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• 2010

There has been some research in the equipment defect detection based on vibration information. Most research of them is based on vibration monitoring to determine the equipment defect or not. In this paper, we introduce more accurate system for engine defect detection based on vibration information and we focus on detection of engine defect for boat and system control. First, it uses the duplicated-checking method for vibration information to determine the engine defect or not. If there is a defect happened, we use the method using error part of vibration information basis with error range to determine which kind of error is happened. On the other hand, we use the engine trend analysis and standard of safety engine to implement the vibration information database. Our simulation results show that the probability of engine defect determination is 100% and the probability of engine defect classification and detection is 96%.