컴퓨터가 다양한 목적에 이용됨에 따라 신뢰도가 높은 즉 고장허용의 전산체계의 필요성은 증가되고 있다. 임상응용의 경우 컴퓨터의 오동작은 치명적일 수 있고 또 공정제어의 경우 귀중한 자원의 막대한 손실을 초래할 수 있다. 따라서 고장허용의 전산체계에 관한 연구는 필연적이다. 역사적으로 최초의 고장허용의 전산체계는 SAGE와 같은 군사적인 응용에 시도하였다. 2절에서는 이러한 신뢰도가 높은 기계의 시험적인 결과와 실제 운영의 경험에 입각한 고장허용의 전산체계의 설계원리를 논한다. 이어서 3절에서는 현재까지 설계된 고장허용 전산체계의 구조를 기술하며 4절에서는 현재까지 범용의 컴퓨터에 사용한 고장허용기법을 소개한다.
본 논문에서는 모터구동밸브의 모터 토크를 전기적인 신호만으로 예측하고, 계산된 모터 토크신호를 주파수영역에서 분석하여 Motor Speed, Slip pole 주파수, WGTM(Worm Gear Tooth Mesh)과 같은 MOV의 기계적 특성 성분을 확인하였다. 또한 모의 고장 실험을 통해 MOV 기계적 고장이 이 특성성분의 변화로 나타나는 것을 확인하므로, 이 정보를 MOV의 고장 감시 기술로 적용할 수 있다. 아울러 전기 신호를 이용하여 Condition Monitoring 기법을 개발하고, MOV 고장 감시 Software를 개발하므로, MOV 주기적 확인에 대비한 규제검증 기술 및 정보를 제공하고자 한다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.1
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pp.127-138
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1994
The application of fault tree technique to the analysis of compressor failure is considered. The techniques involve the decomposition of the system into a form of fault tree where certain basic events lead to a specified top event which signifies the total failure of the system. In this paper, fault trees are made by using fault train of screw type air compressor failure. The fault trees are used to obtain minimal cut sets from the modes of system failure and, hence the system failure rate for the top event can be calculated. The method of constructing fault trees and the subsequent estimation of reliability of the system is illustrated through compressor failure. It is proved that FTA is efficient to investigate the compressor failure modes and diagnose system.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.41
no.11
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pp.735-742
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2017
In this study, an effective model-based sensor fault detection methodology that can detect and isolate PEM temperature sensors fault is introduced. In fuel cell vehicle operation process, the stack temperature affects durability of a fuel cell. Thus, it is important for fault algorithm to detect the fault signals. The major objective of sensor fault detection is to guarantee the healthy operations of the fuel cell system and to prevent the stack from high temperature and low temperature. For the residual implementation, parity equation based on the state space is used to detect the sensors fault as stack temperature and coolant inlet temperature, and residual is compared with the healthy temperature signals. Then the residuals are evaluated by various fault scenarios that detect the presence of the sensor fault. In the result, the designed in this study fault algorithm can detect the fault signal.
어렵다고만 인식 되어온 비선형진동을 실험을 통하여 비선형 현상을 재현하고, 이를 이론해석을 통하여 기계계의 물리적, 역학적 동특성을 이해하는 데 초점을 두고 있으며, 실제 산업현장에서 발생하는 문제점, 즉 기계 및 설비의 고장을 진단하고 대처방안을 마련하고자 하고 있다. (중략)
균열 현상은 모든 필터에서 발생하였다. 1997년 9월 원심 압축기 B에서 발생한 지나친 진동현상으로 여러 필터 중 한 필터가 부서져 임펠러 흡입부로 빨려 들어갔다. 1997년 10월 기동중에 선회실속 문제가 임펠러에서 발생하였고, 이 원인은 임펠러 eye가 부분적으로 막혔기 때문이었다. 압축기 입구와 출구의 전체 유량과 압력 상태는 정상이었기 때문에 어떠한 서지현상도 anti-surge 시스템에 의해서 감지되지 않았다. 고장상태를 진단함으로써 압축기의 재가동을 방지하여 필터들이 부서졌다는 것을 확인하게 되었다. 이번 기계 점검과정을 통하여 원격진단의 중요성을 확인하였으며, 이에 회사는 원격서비스(remote service) 계약을 체결하여 현재 원격 진단 서비스 점검이 계약 기간에 따라 정기적으로 이루어지고 있다. 이와 같이 기계에 대한 정기적인 점검을 실시하는 목적은 기계의 결함이나 고장문제를 조기에 발견함으로써 중대한 고장으로의 진행을 사전에 예방하거나 또는 최소화하는데 있다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.35
no.11
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pp.1111-1117
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2011
This paper proposed a fault detection and diagnosis (FDD) algorithm using nonlinear regression models, focusing especially on heat exchanger faults. This research concerned four working modes: those with no fault, evaporator fault, condenser fault, and evaporator and condenser faults. This research used no fault mode data to create an FDD algorithm. Using the no fault mode data, correlation functions for predicting the degree of superheat or subcool of heat exchangers (an evaporator and a condenser) were derived. Each correlation function has five inputs and one output. Based on these correlation functions, it is possible to predict the degree of superheat or subcool of each heat exchanger under various working conditions. The FDD algorithm was developed by comparing the predicted value and the simulation value. The FDD algorithm works well in all four working modes.
Hyung-Jin Kim;Kwang-Sik Kim;Se-Yun Hwang;Jang-Hyun Lee
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.110-110
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2022
본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2003.11a
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pp.227-227
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2003
캐패시터, 인덕터 등의 전자부품들은 적층기술 및 표면 실장 기술 등을 이용하여 적층형 칩형태로 제작되고 있다. 적층형 칩형태의 전자부품들은 전자기적 특성을 부여하는 세라믹스와 전극역할을 하는 금속으로 구성되어 있으며, 전극 부분은 크게 내부전극과 외부전극으로 구분된다. 고장이 발생하게 되면 고장의 형태를 의미하는 고장모드(failure mode)와 제품을 고장에 이르게하는 물리, 화학적, 기계적 과정을 의미하는 고장기구(failure mechanism)을 조사하게 된다. 전자부품에서 고장이 발생하였을 경우, 1차적인 분석대상은 전극재인데 전극재에 기인한 고장으로는 세라믹스와 전극재 사이의 열팽창계수 차이에 기인한 박리현상(Delamination), 인쇄불량에 의한 단락 및 두께 불량, 세라믹스와 전극재 사이의 반응, 산화에 의한 부식 등이 있다. 이러한 고장은 급격한 주위 환경의 변화에 의한 것보다는 일정수준의 스트레스가 축적되어 발생하며, 수명을 예측하기 위해서는 고장의 원인을 규명하고 그 원인에 의한 가속 시험을 수행하는 것이 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 Ag 외부 전극재의 수명을 예측하고자 가속시험을 수행하였고, 고장 분석 통하여 Ag외부 전극재의 특성 및 문제점 등을 정확히 파악하기 위한 연구를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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