제조 산업은 국가 경제 성장의 원동력으로 그 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 제조 공정상에서 생성되는 제조 데이터 분석의 중요성 또한 조명 받고 있다. 본 논문에서는 PCB(Printed Circuit Board) 제조 공정에서 발생한 로그 데이터를 분석하여 PCB 상에서 빈번하게 발생하는 고장 영역에 대해서 작업자가 고장 영역을 직접 눈으로 볼 수 있도록 시각화하는 방법을 제안한다. 우선 고장 영역을 파악하기 위해서 PCB 공정 데이터 집합에 K-means, DB-SCAN 클러스터링 알고리즘을 적용하여 군집화 하였고, 두 알고리즘 중 더 정확한 고장 영역을 도출하는지 비교하였다. 또한 MVC(Model-View-Controller) 구조 시스템을 개발하여 실제 PCB 이미지 상에 클러스터링 결과를 출력하는 것으로 실제 고장영역을 눈으로 확인할 수 있도록 시각화하였다.
3상 컨버터에서 스위치의 개방고장이 발생한 경우 고장 전류에 직류 및 고조파 성분이 발생할 수 있으며, 보호회로에 의한 고장 감지가 어려우므로 주변 기기에 2차 고장이 발생할 수 있다. 단일 및 이중 스위치 개방고장의 경우 21가지 고장 모드가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 고장 모드를 진단하기 위해 정지 좌표계 d-q축 전류의 직류 및 고조파 성분을 활용하는 two-step 구조의 ANN(Artificial Neural Network)을 제안한다. 고장 시에 발생된 직류 및 고조파 성분 전류는 ADALINE(Adaptive-Linear Neuron)을 통해 얻는다. 고장 진단의 첫 번째 단계에서는 직류 성분을 기반으로 ANN을 이용하여 고장모드를 6개 영역으로 분류한다. 두 번째 단계에서는 6개의 각 영역에서 직류 성분과 전류의 THD(Total Harmonics Distortion)를 기반으로 ANN을 이용하여 개방고장이 발생한 스위치를 진단한다. 제안된 Two-step 방법으로 고장을 진단하므로써 간단한 구조로 ANN의 설계가 가능하다. 3.7kW급 3상 PWM 컨버터로 실험을 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
본 논문은 DC 배전시스템 내에서 발생할 수 있는 직렬 DC 아크 고장을 검출하기 위한 알고리즘을 제안한다. 직렬 DC 아크 고장은 동일 전위의 도선 또는 접속점의 노화 등으로 인해 발생하며, 아크 고장 에너지의 크기에 따라 수초 이내에 화재 사고를 유발할 수 있기 때문에 정확한 고장 검출을 통한 빠른 제거가 필요하다. 스위칭 전력변환 장치에서 발생하는 노이즈 성분에 의한 검출 알고리즘의 오동작 현상을 제거하기 위해 시간 영역에서의 전류 변화와 주파수 영역에서의 전류 크기 차이를 동시에 이용하여 직렬 DC 아크 고장 발생여부를 검출하게 된다. 제안 알고리즘은 5kW급 용량의 380V 저전압 DC 배전 시스템을 대상으로 검증하였다.
본 논문은 다수의 고장 스위칭 소자를 갖는 다단계 상호연결망(MIN)에서 영역 부호화 방식을 적용하는 고장 허용 멀티캐스팅 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MIN의 전체 스위칭 소자들을 같은 크기를 갖는 두 개의 부분집합으로 구분하고, 모든 고장이 동일한 부분집합에 속한 고장 유형을 허용한다. 제안된 알고리즘은 고장을 우회하여 멀티캐스트 메시지를 목적지까지 보내기 위해, MIN을 통해 메시지를 순환시키는 기법을 사용한다. 본 알고리즘은 고장난 MIN에서 임의의 멀티캐스트 메시지를 두 번 순환시켜 라우팅 할 수 있음을 증명한다.
본 논문에서는 RF 집적회로의 설계사양을 시간영역에서 테스팅이 가능한 구간고장모델링 기법을 제안한다. 먼저 구간고장모델을 정의하였고, 정상동작구간을 결정하여 구간고장모델이 될 수 있는 조건을 증명하였다. 그리고 구간고장모델 조건을 5.25 GHz 저잡음 증폭기에 적용하여 능동소자와 수동소자의 강고장과 파라메트릭 고장의 검출이 가능한 9개의 구간고장모델을 모의실험에 의하여 구하였다. 본 논문에서 얻어진 구간고장모델을 기반으로 출력에 나타나는 출력파형의 변화를 시간영역에서 관찰하여 설계사양 테스팅을 수행할 수 있으므로 RF 집적회로의 테스팅 시간과 비용을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 변전소의 변전설비에 대한 고장진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 제안된 전문가 시스템에서는 변전소의 구조적 특성을 효과적으로 이용하기 위하여 두 종류의 새로운 자료 구조를 제안하였다. 먼저 설비 연결자료로, 이는 변전소의 수전단에서 배전단으로 이어지는 계층적 구조를 이용하여 소내 설비들의 전기적 연결상태 인식을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 다음으로, 각 보호 계전기의 보호 영역 자료를 제안하였는데, 이것은 전문가 시스템 가동시에 자동으로 구성되면, 보호계전기의 주보호 설비 뿐만 아니라 후비보호와 2차 후비보호 등의 설비들을 탐색하여 자료구조에 포함함으로써 추론의 효율을 높였다. 본 전문가 시스템에서는 2단계 추론을 수행하는데, 1단계에서는 설비 연결자료와 보호 영역 자료를 이용하여 고장 후보들을 선정하고 2단계에서는 보호기기 동작간의 인과관계를 이용하여 고장 위치를 파악하고 동작한 보호기기들에 대한 설명을 하도록 하였다. 제안한 전문가 시스템은 실제 154[kV]급 변전소 모형에 적용하여 도출된 결과의 타당성과 수행시간의 실효성을 보였다.
DFT는 보호계전기의 알고리즘이나 디지털 미터에서 필수적으로 사용되고 있다. 그런데 DFT 필터는 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하는 과정에서 시간 정보가 손실된다는 단점이 있기 때문에 이를 개선한 DWT가 제안되었다. 본 연구에서는 광역보호계전 지능화를 위한 네트워크 기반 주파수 모니터링 및 고장예측 시스템 개발을 위한 기초적인 연구로서 전력시스템의 초기고장검출과 고장징후 판단을 DWT의 상세계수 에너지성분의 합에 의하여 모색하였다.
운전 중인 기계들의 안전 운전과 예지 보전을 위한 설비의 고장 감지 및 진단과 상태감시는 산업 현장에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 이러한 설비의 많은 기기들은 회전기기로 이루어져 있으며 회전기기의 고장진단은 오랜 기간 많은 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 회전기기의 고장신호는 주파수 영역의 신호의 변화로 나타난다는 특징을 이용하여 보다 효율적인 주파수 영역에서의 신호 해석을 위하여 Linear Predictive Coding(LPC) 계수를 이용하였다. 사용된 데이터는 회전기기의 고장 신호의 습득을 용이하게 하기 위하여 유도전동기에 인위적인 고장재현을 통하여 습득된 진동 신호를 사용하였다. 제안된 시스템은 LPC 분석을 사용하여 일반적으로 사용되는 주파수 영역 상에서의 다른 해석 방법들보다 빠른 시간에 연산 결과를 도출할 수 있는 장점을 가질 수 있었으며, 성공적인 실험 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 25%, 50%, 75%, 100% 정격 부하 아래에서 b유도전동기의 회전자 고장을 검출하기 위한 효과적인 FFT 기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 회전자 고장에 큰 영향을 주는 주파수 성분에서 미리 결정한 기준벡터와 특정벡터 사이의 평균 절대치 차이(Mean Absolute Difference)를 이용하였다. 기준벡터는 정상 상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 기본 주파수 상, 하의 두개의 측파대 주변의 좁은 영역에서 추출하였고 특징벡터는 정상상태와 회전자 바 고장상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 또한 기준벡터와 동일한 영역에서 추출하였다. 부하실험을 통하여 제안한 알고리즘의 적용 결과는 각각의 정격 부하에서 유도전동기의 회전자 바 고장을 효과적으로 검출할 수 있음을 입증하였다.
변압기에서 발생하는 유중가스는 고장부위의 온도크기에 따라서 특징가스도 다른 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 변압기 고장온도중에서 낮은 온도영역에 해당되는 $300^{\circ}C$이하의 온도에서 열열화를 실시하여 유중가스분포의 거동을 분석하였다. 유중가스 분석결과 이 온도 영역에서는 절연지가 없는 경우 에탄가스가 특징가스로 나타났고, 절연지가 없는 경우도 일산화탄소와 이산화탄소가스의 농도가 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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