인공위성 구동기로 사용되는 제어 모멘트 자이로(CMG)는 자신의 김블을 조종하여 큰 토크를 생성한다. 각각의 김블은 고속으로 회전하는 휠을 받치고 있기 때문에 휠의 질량 불균형은 외란을 발생시키게 되고 위성의 자세제어 성능을 저하시킨다. 따라서 구동기 고장을 대비하기 위해 외란을 진단하고 식별할 필요가 있다. 외란을 진단하기 위해 상태 관측기를 이용한 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 2차 슬라이딩 모드 관측기를 이용하여 CMG의 단일 외란/고장을 탐지하였다. 또한 4개의 CMG가 설치되어 있는 위성 시뮬레이터를 이용하여 이 알고리즘을 검증하였다.
제품을 생산하는 설비의 고장이나 이상 현상은 곧 제품의 결함 및 생산라인 가동 중단으로 이어져 제조 업체의 막대한 경제적 손실의 원인이 된다. 스마트팩토리 서비스의 확산으로 공장에서 많은 양의 데이터가 수집됨에 따라, 이를 활용하여 제조 현장의 효율이나 제조 설비의 고장 예측 및 진단을 위한 인공지능 기반의 연구가 활발히 이어지고 있다. 하지만 정상과 이상을 구분 짓는 레이블 정보가 명확하지 않고 이상에 대한 극심한 클래스 불균형을 가지는 제조 데이터의 특징으로 인하여 분류 모델이나 이상탐지 모델의 개발에는 큰 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델의 재구성 손실값을 이용하여 제조 설비의 이상탐지를 위한 딥러닝 알고리즘을 제안하고 성능을 분석하였다. 해당 알고리즘은 이상 데이터를 제외한 설비의 제조 데이터, 즉 정상 데이터에만 의존하여 이상을 감지한다.
대공방어용 임무지향 컴퓨터는 장시간의 대공방어 임무를 성공적으로 완수하기 위하여 고장감내 기능이 필수적으로 요구되며, 고장감내 기법으로는 지상 장비인 임무지향 컴퓨터에 적합한 저비용의 기법이 요구된다. 현재 기본형의 임무지향 컴퓨터에는 저비용의 ASR 고장 감내 기법이 적용되어 있으나, ASR 기법은 TMR 기법을 적용한 컴퓨터에 비해 낮은 임무 신뢰도를 제공한다. 그러므로 본 논문에서는 TMR 기법을 적용한 컴퓨터 보다 적은 수량의 프로세서 보드를 사용하여 우수한 신뢰도를 제공하는 확장형 ASR(EASR) 고장 감내 기법을 제안하였으며, 제안된 EASR 기법 을 적용한 임무지향 컴퓨터의 고장 감내 성능을 입증하였다. EASR 기법의 임무지향 컴퓨터는 고장 감내 성능과 저비용성 측면에서 대공방어 시스템의 컴퓨터에 적합하였다.
The reliability is the critical issue in many computer applications, particularly in process control system. In this paper we describe how to achieve the reliability improvement in controller system based multiprocessor. The proposed method is accomplished by using the techniques of fault detection, fault isolation, safe action, and fault diagnosis.
Built-In-Test(이하: BIT)는 항공기 비행안전을 위해 반드시 필요한 기능으로 항공전자 장비의 경우 95% 이상의 높은 고장 진단능력을 요구하고 있다. BIT가 요구도에 명시된 고장 진단능력을 만족시키는지 확인하기 위해 BIT 성능분석이 필요하다. BIT 성능분석을 위해 FMECA (Failure Mode Effect Critical Analysis)에 기술된 고장모드를 활용하는 방법이 많이 사용되고 있으나, 본 논문에서는 분석 오류를 최소화할 수 있는 전자부품 기반의 BIT 성능분석 방법론을 소개한다. 또한, BIT 성능분석에서 제외될 수 있는 비행안전에 영향을 미치지 않는 전자부품 및 전자부품의 고장모드를 실제 개발사례에 적용하여 불필요한 BIT 기능 구현을 방지하고 정확한 BIT 성능분석을 수행할 수 있도록 하였다. BIT Demo를 수행하여 BIT 성능분석 결과와 실제 BIT 성능이 일치함을 확인하였다.
비선형특성을 갖고 있는 실제 무인기용 소형터보제트엔진의 운전 중 발생하는 결함을 효과적으로 탐지하기 위한 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해서 동적 열역학 사이클해석을 통한 비선형 동특성 모델을 도출하였다. 실제적인 운전상황의 연출을 위해 잡음특성의 평가에 부합하는 무향칼만필터를 적용하였고 필터성능이 가미된 제어기를 설계하였다. 엔진회전수 센서의 결함을 통한 엔진 결함발생을 모사하였고, 발생된 결함의 실시간적인 탐지 방안으로 연속확률비 평가기법을 도입하였다. 이를 운전 중 엔진결함탐지에 적용한 결과 분명한 결정양상을 보임으로써 매우 효과적이고 유용함을 확인하였다.
2016 한국 전력 통계에 따르면 약 900 만개의 지지물과 130 만 킬로미터의 전력 분배용 전력선이 있으며 많은 인적 자원과 엄청난 양의 송전선에 대한 유지보수가 필요하다. 현재 전선 늘어짐에 대한 고장진단 기법 중 하나로 이동 중인 자동차에 부착된 비전 시스템을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서 사용된 송전선 탐지 방법을 보완하여 송전선을 이미지상에서 추출한다. 본 논문에서는 인공지능을 사용하여 지지물 을 탐지하고, 지지물 사이의 거리가 멀다는 점을 극복하기 위하여 공통 특징점들이 있는 이미지들을 하나의 이미지로 붙이는 파노라마 기술을 사용하여 지지물 사이의 거리를 극복하며, 제안하는 방법으로 송전선을 탐지하고 늘어짐을 판단하는 시스템을 제안한다.
전동기 회전시 발생되는 소음이 전동기 구조상의 소손부분 및 정도에 따라 서로 다른 소음의 특징을 갖는다는 점을 고려하여 신경회로망을 이용한 시그널(소음)인식 시스템으로써 전동기의 고장부분 탐지에 적용하였다. 적용된 신경회로망은 역전파(back-propagation)알고리즘을 써서 학습하였고 2개의 은역층을 갖는 4단 신경회로망으로 구성 되었다. 실혐 결과 전동기의 구조와 출력이 거의 일치하는 경우에는 고정 부분에 대한 항상 바른 판정을 내릴 수 있었으나 출력은 유사하더라도 전동기의 구조가 상이한 경우나 전동기 제작회사가 다른 경우에는 부정확한 판정으로 나타난다.
항공기 진단계통은 항공기 각 계통의 고장을 식별 및 탐지하고, 비행안전을 저해시키는 위험요소를 제거 및 개선함으로 사고를 미연에 방지하기 위한 계통이다. 해당 계통은 항공기 제작기술이 첨단화 될수록 필요성이 커지고 있다. 또한 여러 항공선진국에서는 진단계통에 대한 다양한 연구와 개발이 진행되고 있으나, 국내에서는 아직 진단계통에 대한 연구 및 응용 실적이 매우 적은편이다. 본 논문에서는 항공기 진단계통의 정의와 범위를 제안하고, 군용항공기 비행안전성 확보를 위한 접근방법을 고찰해 보고자 한다.
사용자의 요구사항 증대와 기술의 발전으로 인해 현대 시스템은 계속해서 복잡해지고 있어 시스템 설계 오류 및 고장 등으로 인한 시스템 운용 중의 사고도 빈번해지고 있다. 특히 사고로 인한 인적 및 물적 피해가 심각할 수 있는 시스템을 안전중시 시스템이라고 부른다. 이러한 시스템에 대해서는 안전성을 확보하기 위한 특별한 노력이 필요한데 이에 부응하여 본 논문에서는 개발 초기 단계부터 안전성을 반영하면서 시스템 설계를 수행할 수 있는 방법을 연구하였다. 특히 안전 메타모델을 활용해서 기능의 고장 탐지를 수행할 수 있는 시스템 설계 방법을 제시하였다. 구체적으로 국제 안전 표준들을 참고하여 안전 데이터를 추출하고, 시스템 모델링 표준 언어인 SysML을 이용하여 안전 데이터 메타모델을 생성한 후, 시스템 설계에서 안전 데이터 메타모델을 효과적으로 활용하는 모델 기반 안전 시스템 설계 방법을 제시하였고, 이를 기반으로 안전요구사항 생성 및 시뮬레이션 방법에 관하여 논의하였다. 마지막으로 사례연구로서 자동차 시스템 설계에서 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션을 통해 기능 고장의 탐지나 안전 요구사항의 검증이 가능한 것을 보여 주었다. 본 연구에서 안전 데이터에 대한 메타모델의 활용을 통해 안전 데이터 및 정보의 구성 및 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 것과, 메타모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 활용하여 설계 오류를 줄임으로써 요구사항에 맞는 시스템 설계를 할 수 있음을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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