무선 통신 시스템에서는 무선 채널의 속성상 채널 고장과 복구를 고려한 성능분석을 수행해야 한다. 본 논문에서는 고정 혼합 모델과 근사 모델 기법에 대하여 논의하고 이들에 대한 SRN 모델을 개발한다. 고정 혼합 모델은 채널 고장 및 복구와 채널 할당 및 서비스를 혼합한 모델로 상태 크기의 문제점이 발생할 수 있어 이를 해결할 수 있는 계층 모델을 개발한다. 계층 모델은 고장과 복구를 고려한 가용도를 상위 모델로 채널 할당 및 서비스를 하위레벨로 갖는 근사 모델이다. 하위모델은 핸드오프 호를 위한 가드채널과 음성 호의 선점 핸드오프 방식을 모델링한다. 성능지표인 신규 호 차단 확률과 핸드오프 호 분실 확률의 수치결과가 주어진다.
종래의 연구들은 주로 시간이 경과함에 따라 수리비용과 고장시간 간격이 고정된 상태에서 최적교환시각(T)을 구하는 조건을 발견하는데 중점을 두었으나, 대부분의 시스템은 시간이 경과할수록 고장시간간격이 좁아지고 수리비용은 증가하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 위의 두 조건을 만족하는 보다 현실적인 모델을 구축하였으며, 또 일정시간 내에 2개의 시스템이 존재할 때 어느 조건 하에서 시스템이 확률적으로 우월한가를 분석하는 연구를 수행하였다. 즉, 시스템은 시간이 경과함에 따라 확률 P[N=k]로서 완전수리를, 1-P[N=k]로서 소수리를 행하는 모델을 고려하였다. 여기서 N은 연속된 완전수리 사이의 소수리의 수를 나타낸다. 또한 초기고장에 있어서 수리에 의해 새로운 시스템이 되는 확률이 높고, 고장횟수가 증가함에 따라 완전수리가 행해지는 확률이 낮아지는, 보다 현실에 가까운 모델을 구축하였다. 모델을 일반화하기 위해 수리비용은 확률변수로 가정하였다.
본 논문은 화력발전소 적용을 위한 경보처리 기반 고장진단 전문가 시스템(APDX(Alarm Processing and Diagnosis Expert System)개발에 관하여 논의한다. 본 연구에서 제시된 경보처리 알고리즘은 근본적으로는 경보 인과관계 트리를 사용하고 있으나 최종 원인 경보선택에 있어서는 경보 발생시간과 경보 우선순위 Meta-Rul를 활용한다. 경보처리 모듈에서 처리된 원인경보를 근거로 하여 본 원인경보와 관련된 고장부위를 진단하게 된다. 진단모듈에서는 경보에 관련된 센서들과 고장들 사이의 관계를 정상적으로 모델링하고 센서들의 트랜드를 정성적 해석기로 분석하여 증가, 정상, 감소의 세가지 상태에 대한 신뢰도를 출력한다. 또한 각 경보로부터 고장이 예상되는 고장타입을 센서 천이도로 모델링하여 진단에 활용된다. 최종적으로 추론모듈에서 퍼지(Fuzzy) 추론 알고리즘을 이용하여 모델된 고장 타입과 계산된 고장과의 매칭과정을 통하여 진단을 수행하게 되며, 계산 창 (Window)를 변경하면서 고장을 재 확인하게 된다.
본 연구에서는 PEM 연료전지 온도 센서의 고장을 감지 및 판별할 수 있는 모델 기반 센서 고장 감지 방법이 적용된다. 연료전지 차량이 작동하는 과정에서 스택 온도는 연료전지의 내구성에 영향을 미친다. 따라서 고장 진단 알고리즘이 고장 신호를 감지하는 것은 중요하다. 센서 고장 감지의 주요 목적은 연료전지 시스템의 안정적인 작동을 보장하여 고온과 저온으로부터 스택을 보호하는 것이다. 상태 공간에 기반한 패러티 방정식이 스택 온도와 냉각수 입구 온도와 같은 센서 고장을 감지하는데 적용되며, 잔차는 정상적인 온도 신호와 비교된다. 그리고 잔차는 현재의 센서 고장을 감지하는 다양한 고장 시나리오에 의해 평가된다. 결론적으로, 본 연구에서 설계된 고장 알고리즘이 고장 신호를 감지할 수 있다.
각종 기기들이 연결되는 사물인터넷(internet of things) 시스템에서 중요한 부품의 고장은 경제적, 인명의 손실을 야기할 수 있다. 시스템 내에서 발생하는 고장으로 인한 손실을 줄이기 위해 고장 검진 기술이 IoT에서 중요한 기술로써 여겨지고 있다. 본 논문에서는 그래프 신경망 기반 방법을 사용하여 시스템 내의 설비에서 취득된 진동 데이터의 특징을 추출하여 고장 여부를 판단하고 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델의 학습을 위해, CWRU(case western reserve university)에서 취득된 고장 데이터 셋을 입력 데이터로 사용한다. 제안하는 모델의 분류 정확도 성능을 확인하기 위해 기존 제안된 합성곱 신경망(convolutional neural networks) 기반 분류 모델과 제안된 모델을 비교한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 모델은 불균등하게 나누어진 데이터에서 기존 모델보다 분류 정확도를 약 5% 향상 시킬 수 있는 것을 확인하였다. 이후 연구로, 제안하는 모델을 경량화해서 분류 속도를 개선할 예정이다.
기존의 테스트 알고리즘은 대부분 셀간의 고장에 중심이 맞추어져 있어 메모리의 집적도의 증가와 더불어 일어나는 word-line 과 bit-line 결합 잡음에 의한 고장을 효과적으로 테스트 할 수 없다 본 논문에서는 word-line 결합 capacitance에 의한 고장의 가능성을 제시하고 새로운 고장 모델인 WLSFs(Word-Line Sensitive Faults)을 제안하였다. 또한 word-line 과 bit-line 결합 잡음을 동시에 고려한 알고리즘을 제시하여 고장의 확률을 높였고 고장의 원인을 기존의 고장 모델로는 되지 않음을 보여준다. 제안된 알고리즘은 기존의 기본적인 고장인 고착고장, 천이고장, 그리고 결합고장을 5개의 이웃셀 내에서 모두 검출할 수 있음을 보여준다.
영구자석 동기전동기의 권선 개방 고장은 권선이 끊어지거나 인버터 스위치의 고장으로 발생한다. 권선 개방 고장이 발생하면 전동기에 토크리플과 진동이 발생하게 되며, 영구자석 동기전동기를 작동기로 사용하는 항공기 등을 포함하는 운행체의 안전성에 치명적인 영향을 미치게 된다. 따라서 신속한 고장 검출 및 분류가 필수적이다. 본 논문에서는 영구자석 동기전동기의 권선 개방 고장의 검출과 고장 위치 파악을 위한 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 확장칼만필터를 통해 고장을 검출 후 다중모델 필터를 통해 고장을 분류한다.
본 논문에서는 병렬 데이터베이스 아키텍처로 널리 사용되고 있는 공유 데이터베이스 시스템에 대하여 각 구성요소에 대한 고장을 고려한 신뢰도 모델을 모델링 한다. 각 구성요소인 데이터베이스, 메모리, 프로세서, 버스는 개별적으로 고장이 날 수 있으며, 복구 모델을 이용하여 복구 될 수 있다. 시스템이 동작하는 한 복구가 가능하며, 데이터베이스가 고장 나거나, 시스템 구성요소인 프로세서, 메모리, 버스가 하나라도 고장 나면 전체 시스템이 다운되는 것으로 가정한다. 이러한 고장 및 복구조건을 고려한 시스템의 신뢰도 분석을 페트리 네트의 확장 모델이며 모델링 기능이 풍부한 마르코프 reward 모델을 이용하여 수행한다. Stochastic Reward Net(SRN)이 갖고 있는 variable cardinality, enabling 함수, 시간천이 우선순위 등의 기능을 이용하여 신뢰도 모델을 개발한다.
전력 계통에서 고장이 발생하게 되면 이를 제거하기 위해 차단기가 동작하게 된다. 차단기가 동작하게 되면 선로가 차단되고 건전상과 고장상 사이의 정전 현상에 의해 아크현상이 발생하며, 이러한 현상은 송전 선로에서 일시 사고의 형태로 가장 빈번하게 발생하는 현상이다. 따라서 일시고장의 주요 현상이 되는 아크를 정확하게 파악하고 이해하는 것은 송전 계통에서 가장 중요한 과제 중 하나라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 아크모델 중 ZnO 아크 모델을 ATPDraw를 통해 구현하였으며 이를 765kV 송전선로에 연결하여 고장 발생각 변화에 따른 전압 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 해석적인 모델에 기초한 고장 검출 기법의 하나인 fault detection filter를 적용한 고장 검출 알고리듬을 개발하고 이를 적용하여 고장검출 필터의 유효성을 보이고자 한다. Fault detection filter는 특수한 형태의 observer로써 특정한 고장의 발생시 잔차가 출력 공간에서 일정한 방향을 유지함으로써 고장 개소의 판별이 가능하다. 이에 본 논문에서는 fault detection filter에 기초한 고장 감지 시스템을 적용하기 위한 다이나믹 시스템 모델링과 고장감지 시스템의 설계과정 및 이를 적용 모의시험 결과를 수록하였다. 결과를 통하여 fault detection filter가 갖는 방향성에 대한 sensitivity 효과를 고장 감지 목적에 유효하게 적용할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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