K-EMS(한국형에너지관리시스템)용 상정고장해석(Contingency Analysis) 프로그램에 대해 설명한다. 상정고장해석 프로그램은 가상의 고장에 따른 계통의 상태변화 판정 기능과 심각한 상정고장 목록을 선별하는 기능, 그리고 선별된 고장목록의 완전해석 기능으로 구성된다. 본 논문에서는 그간의 연구에서 개발된 고장에 따른 계통의 상태변화를 판정하는 방법을 설명하며, 그러한 방법에 적용한 사례연구결과와 개발 프로그램의 성능을 기술한다.
경제성장과 인구증가에 따른 전력수요의 증가는 특고압 배전계통선로 건설의 필요성을 증대시키고 있으며, 환경 개선을 원하는 고객의 요구에 따라 배전계통의 지중화율은 향후 지속적으로 증가할 것으로 보인다. 80년대에 시설된 지중배전케이블은 20년간의 장기 사용으로 인하여 열화에 의한 고장이 증가하고 있는 상태이다. 그러나 사용환경이 양호한 곳의 케이블은 여전히 정상 성능을 보이는 경우도 많이 있다. 따라서 사용기간에 따라 일괄적으로 케이블 교체하는 것은 경제적이지 못하며, 사용 기간에 따라 교체하더라도 초기에 고장률이 높은 경우가 있기 때문에 케이블의 교체만으로 고장을 방지하는 효과가 최대로 나타나기는 어렵다. 따라서 열화가 많이 진행되어 고장 발생 확률이 높은 케이블을 선별하여 교체하는 것이 고장확률을 줄이고 경제적이다.
Wire harness is a component for efficient control when electronic parts are required such as construction machinery and electric vehicles. With emerging issues such as autonomous driving and automation in construction, a wire harness composed of multiple cables has become an essential part because more electronic parts are required. However, when a wire harness failure occurs, systems can be stopped, accidents can occur, and economic damage can be significant. Therefore, in this paper, we developed a digital fault screening system that could easily and quickly diagnose faults in the wire harness. The principle of the developed system was to sequentially send pulse signals to the wire harness and use returned signals to perform fault detection. As a result of diagnosing faults using the developed failure detection system, a detection accuracy of 99.9 % was confirmed through the experiments.
인덕터 전기 부품을 구성하는 핵심 부품인 링-코어를 물질 특성, 인덕턴스 값 및 Q-값에 따라 10등급으로 분류하는 선별기를 설계하는 데 있어, 한번에 10개의 코어를 동시에 자동 분류할 수 있도록 설계한다. 동시에 10개의 코어를 자동 선별하려면 10개의 측정 장비가 필요한데, 이러한 측정 장비는 대단히 고가이므로, 하나의 측정 장비를 사용하여 10개의 링-코어를 검사한 후, 각각의 등급에 따라서 해당 그릇으로 저장하도록 한다. 이러한 시스템을 개발하는 데 있어서, 초당 0.5개의 생산 속도보다 빠른 속도인 초당 1개 정도로 측정 분류할 수 있는 속도가 필요하다. 시스템의 구성물은 먼저 작업 명령을 내려주고, 각종 생산 및 품질 통계를 관리하는 작업 PC와, 100개의 고무호스, 공급기, 측정기, 10개의 등급-상자, 1개의 메인-보드, 10개의 모터-제어-보드, 10개의 모터-드라이버-보드, 10개의 스텝-모터 등으로 구성되어 있다. 따라서 많은 고장, 오동작이 예상된다. 가장 중요한 사항은 일부의 모터 고장, 일부 모터 드라이버 보드 고장, 일부 모터 제어 보드 등의 고장이 발생하여도 작동이 멈추지 않도록 설계하는 것이다. 이를 위하여 센서 회로 추가 및 관련 소프트웨어 알고리즘을 개발한다.
10년 이상 보관된 니트로셀룰로오스 (Nitrocellulose, 니트로셀룰로오스) 재질의 화약용기 안전 검사를 진행하는 과정 중 화약이 보관되어진 용기에 균열이 발생한 것을 확인하여 고장 원인 분석 시험을 실시하였다. 고장이 발생한 데에 영향을 준 요인을 선별하기 위해 먼저 고장수목분석(Fault Tree Analysis, FTA)을 통해 고장 요인 및 원인에 대해 탐구하였으며, 보관 시 발생할 수 있는 내·외부적인 요인 및 환경에 대한 영향성을 확인한 결과 열에 의해 화학 반응이 가속화되어 발생한 화약용기의 물성 변화가 고장의 원인인 것으로 추정하였다. 이를 확인하기 위해 자연 노화된 화약용기를 이용하여 열충격시험, 양립성 시험 등의 환경시험을 수행하여 고장의 원인 분석을 수행하였으며, 가속노화시험을 통해 고장 재현 시험을 실시하였다. 이를 통해 앞선 고장수목분석 결과와 같이 열과 화약에 의해 화학 반응이 가속화되는 것을 확인할 수 있었으며, 화약용기의 물성이 변화하는 것을 확인하였다. 또한, 열 노화에 의한 수명 추정을 위해 아레니우스 모델(Arrhenius Model)을 이용하여 화약용기의 사용 수명을 추정하였다.
본 논문에서는 고속 FPGA 및 임베디드 리눅스를 사용하여 곡물 선별 모니터링 시스템을 구현하였다. 기존의 곡물 선별 모니터링 시스템은 독립형 모드에 기반으로 설계하였는데 비해 제안 된 시스템은 웹 서버와 웹 응용 프로그램 기반으로 설계하였다. 제안된 곡물 선별 시스템은 웹 서버 상에서 FPGA의 고속 하드웨어 인터페이스를 설계하였다. 제안 된 시스템은 리눅스 웹 서버의 멀티태스킹의 장점과 FPGA의 고속 하드웨어의 장점을 갖는다. 고속 레이트 라인 스캔 CCD 카메라의 제어 로직, 무게 중심점 추출 방법, 그리고 HSL 디코딩 및 웹 서버의 인터페이스는 FPGA로 구현하였다. 구현된 모니터링 시스템은 웹 애플리케이션에 의해 곡물 선별 모니터링과 시스템 고장 및 복구를 원격으로 제어 할 수 있다는 장점을 갖는다. 그 결과, 기존의 시스템에 비해 곡물 선별 성능을 업그레이드 할 수 있었다.
베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.
본 연구는 현재 사용되고 있는 가로등 회로의 손상을 선택적으로 점검하기 위한 다이오드를 개발하였다. 개발된 가로등 진단기는 LED 표시 체계의 점등 유무를 파악하여 선택적으로 점검할 수 있으며, 가로등이 점등되지 않을 경우 어느 부분에 고장이 발생했는지 LED 소등의 관계로 표시 할 수 있다. 회로는 PCB 기판을 제작하여 가로등 개별단의 고장점 위치를 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다.
본 연구는 최적의 정비주기 산정을 위해 공군의 항공기 정비정보체계(AMMIS, Aircraft Maintenance Management Information System) 및 상태검사의 데이터 분석을 통하여 항공기 부품 신뢰도 분석평가체계를 개발하기 위한 개념설정 및 운영방안에 대한 내용이다. 항공기부품의 고장자료를 선별하여 추출한 후 신뢰도 소프트웨어를 활용해 정비주기를 개선하고 상태검사시 측정한 고장 추세를 통계 소프트웨어로 분석하여 검사 주기를 재설정하는 방법을 통해 항공기 부품 신뢰도 분석평가체계의 운영 모델을 제시한다.
FMEA(Failure Mode and Effects)분석 기법이란 제품의 신뢰성을 높이기 위해, 잠재적 고장 모드를 선별하고 이의 고장 원인과 영향을 분석하여 고장이 제품에 미치는 영향을 최소화하기 위한 분석기법이다. 최근 FMEA기법이 많은 산업 분야에서 널리 쓰이고 있으며, 각 분야별로 그에 알맞게 특화된 FMEA기법이 제안되어 있다. 대표적으로 방산 분야의 MIL-1629a, 자동차 분야의 SAE-J1739 등을 들 수 있으며, 그 외의 많은 산업분야에서도 특화된 FMEA규격을 사용하고 있다. 하지만 높은 신뢰성이 요구되는 철도 산업의 경우에는 아직까지 특화된 FMEA규격은 제시되어 있지 못한 실정이다. 본 논문에서는 SAE-J1739,MIL-1629a, IEC-60812의 규격을 비교 분석함으로써 철도 시스템에 특화된 FMEA규격을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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