본 논문에서는 2회선 초고압 송전선로의 4.5 km 이격한 서로 다른 송전철탑에서 발생한 섬락사고의 원인을 규명하기 위한 연구결과를 소개하고자 한다. 섬락사고는 낙뢰가 원인을 제공한 것으로 추정되었으며 2회선중 각각 1개 상의 섬락고장을 동시에 유발하였다. 뇌고장은 낙뢰의 송전선 침입 위치에 따라 역섬락과 차폐실폐 고장으로 분류하고 각기 다른 대책을 적용한다. 연구에서는 고장유발 낙뢰의 크기를 모의계산을 통하여 추정하고 낙뢰에 의한 섬락 형태를 밝히고자 하였다.
본 고에서는 TDX-10 제어계 이중화 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 전전자 교환 시스팀은 높은 신뢰도와 가용성을 유지하여야 하며, 또한 시스팀 차원에서의 고장감내 기능이 요구되는데, TDX-10 제어계에서는 이중화 방식의 하드웨어 및 소프트웨어로서 고장감내의 요구조건을 충족시키고 있다. 본 논문에서 제안하고 구현한 TDX-10 제어계 이중화는 프로세서 고장에 대하여 신속한 대처 방안을 단계별로 구분, 적절히 조치함으로써 시스팀 및 응용 교환 소프트웨어에 영향과 부담을 최소화 하며 교환 서비스의 연속성을 보장해 주고 있다. 이중화 소프트웨어는 상태관리, 상태천이 제어, 장애감지, 장애분류 및 처리, 사용자 인터페이스 기능으로 구성되어 고장감내를 위한 목적을 달성하고 있다.
열악한 자연환경에 무작위로 배포되는 무선센서 네트워크(Wireless Sensor Networks : WSNs)의 센서 노드(node)에서의 고장은 필수적으로 발생하며, 무선센서 네트워크의 설계시 고려되어야 할 핵심과제이다. 본 논문에서는 센서노드에서 발생 가능한 고장모델을 분류하였다. 특히 CH(Cluster Head) 노드에 고장이 발생할 경우 고장을 복구 가능한 새로운 코드방식을 제안하고, 고장 복구 알고리즘을 제시하였다. 제안한 코드 방식은 기존 해밍코드대비 정보길이 16비트 이하에서 동등한 크기의 패리티 비트를 가지며, 코드 발생이 아주 간단한 장점을 가진다. 이것은 전력효율을 높이면서 WSN의 안정성을 유지하는 데 매우 중요하다.
본 논문은 클래스 내와 클래스 간의 분산정보를 이용한 주파수 성분의 선택적 추출기법과 PCA-ELM 기반의 유도전동기 고장진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 PCA를 이용하여 고장상태별 특징들을 추출한다. 마지막 단계는 학습속도가 매우 우수한 ELM분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 도로 교통 정보설비의 유지관리를 위해 지능형으로 수행하는 원격감시제어 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 국도 3호선에 설치되는 도로교통 설비에 대하여 유지관리를 수행하도록 시스템적으로 구축되어 있으며, 전송된 고장 정보는 중앙감시센터의 고장 정보 분석 알고리즘에 의해서 정보의 특성을 파악하도록 하였다. 분석 알고리즘은 신경회로망을 이용하여 다중으로 발생하는 고장정보에 대해서 지식 기반의 고장현상을 추론하도록 제안하였다. 고장 정보 분석 알고리즘의 유용성을 확인하기 위해 현장으로 실시간으로 전송되는 바이너리 신호의 패턴을 5가지 형태로 분류하여 성능을 분석하였으며, 이를 중앙감시센터에서의 유지관리용 운영환경 하에서 구현되도록 하였다.
본 논문에서는 프레스공정라인에서 발생하는 고장을 감지하고 분류하기 위한 고장진단기법을 제안한다. 또한 윤활유 레벨을 자동감지 하기 위한 방법도 제안하다. 제안한 방법에서는 FFT 주파수해석과 여러 경계인수를 갖는 ART2 신경회로망을 사용하며, LabVIEW를 이용하여 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시를 위한 GUI(Graphical User Interface) 프로그램을 제작하여 고장진단을 수행하였다. 실험결과들로부터 제안한 유도전동기 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시시스템의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 상호정보량과 선형판별분석기법에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 유효 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 선형판별분석기법을 적용하여 고장상태별 특징들을 추출한 후 k-NN 분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 다양한 조건하에서 실험한 결과 기존방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 방법의 성능이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 알 수 있었다.
원자력 발전소의 가압기는 1차 계통의 냉각재가 고온에서도 기화되지 않도록 압력을 가해주는 장치이다. 즉, 가압기의 고장은 원자력 발전소에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 따라서, 가압기의 조기 고장 감지는 원자력 발전소의 안전에 매우 중요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 마할라노비스 거리 개념과 다구찌 품질 공학 이론에 기반한 패턴 분류 인식 알고리즘 중 하나인 마할라노비스 다구찌 시스템(MTS)을 가압기 압력 제어 계통의 조기 고장 감지에 적용하였다. MTS의 고장 감지 성능을 검증하기 위해, 실제 원자력 발전소에서 발생하고 있는 가압기 압력전송기 고장 시나리오를 대상으로 하여, Full Scope 시뮬레이터를 통해 모사된 데이터에 적용하였다. 실험 결과, MTS는 단일 센서모니터링 기반의 전통적인 고장 감지에 비하여 매우 빠르게 고장을 감지할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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