In-process diagnosis is essential to achieve predictive maintenance in industrial plants. An in- process diagnosis method was proposed for hydraulic servo systems, which was based upon leakage flow measurement. Leakage due to servovalve wear was analysed and modeled mathematically far computer simulation work. The key idea of diagnosis algorithm is that when monitoring signals, such as servovalve input and load displacement are in steady states, the return-line flow of hydraulic servo systems can be regarded as null-leakage of servovalve. Virtual experiments were performed to ensure effectiveness of the proposed diagnosis method.
본 논문은 3상 교류기기 고정자 권선의 주절연과 상간 절연의 절연 상태 진단에 대한 연구이다. 각 상의 차동 누설 전류 측정을 이용하여 교류기기의 운전 중에 절연 상태를 나타내는 인자인 커패시턴스와 Dissipation Factor($tan{\delta}$)를 계산한다. 이를 위해 오프라인과 온라인 테스트를 위한 3상 절연 시스템 모델을 유도하고, 알고리즘을 통해 각 상의 고정자 권선의 주절연과 상간 절연의 상태를 나타내는 인자를 정량화한다. 15hp의 유도 전동기를 이용하여 주절연과 상간 절연의 고의적인 열화 아래 실험을 하였다.
본 논문은 유도 전동기에 대한 상태 모니터링 시스템의 도구로서 축방향 누설자속 측정 방법을 사용할 수 있는가를 평가하고 전동기에 대한 진단 알고리즘을 개발하는 것이다. 결함검출을 위해 전동기를 정지시키지 않고 전동기의 코일단에 설치된 자속코일로 누설자속 신호를 수집하여 전동기의 각종 결함을 검출하기 위해 시간과 주파수영역으로 신호를 분석한다. 전동기 각각의 결함에 대해 시간과 주파수 영역에서 특정 신호 현상이 검출되었다. 전원전압 불평형과 고정자 권선의 선간 단락은 축방향에서 측정된 고해상도의 누설자속 스펙트럼으로부터 특정 측대파와 회전자봉 통과주파수의 측대파를 분석함으로서 결함을 검출할 수 있다. 주파수 영역에서의 스펙트럼이 모니터링 목적으로 더욱 유용하다는 결론을 얻었다. 본 논문에서는 유도 전동기의 축방향 누설자속 측정이 진단 방법으로서 적합한 도구임을 증명하고 결함을 검출하기 위한 알고리즘을 개발하였다.
본 연구의 목적은 IoT기반 무선 비접촉 콘크리트 시스템(ICUS)을 개발하고 이를 성능 평가하는데 있다. 개발된 시스템은 16개의 MEMS, 2Mhz의 digitizer, 증폭 회로, FPGA 및 wifi 모듈로 구성되어 있으며 무선 측정 시스템으로 콘크리트의 누설되는 표면파를 측정한다. 데이터 분석은 신호의 정확성을 높이기 위해 다중 채널 분석을 수행하였으며 이를 통해 누설 표면파 및 음향의 속도를 도출할 수 있다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 기존의 초음파 전달속도 시험( UPV)과 결과비교 하였으며 이는 철도 현장의 콘크리트 침목에서 수행되었다. 시험 결과, 초음파 전달속도 시험(UPV)을 통해 균열을 검출하는 것은 침목의 균열 형태와 초음파 경로가 평행하거나 접촉식으로 현장 적용의 한계가 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 개발된 IoT기반 비접촉 초음파 시스템(ICUS)은 손상되지 않은 침목에 비해 동탄성계수가 최대 59%감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 개발된 시스템의 표면파 신호 분석은 현장에서 균열을 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 다수의 음향방출 센서로부터 취득한 원 데이터를 관리하고 보일러 튜브에 대한 상태를 실시간으로 진단하고 모니터링을 할 수 있는 네트워크 기반의 보일러 튜브 모니터링 시스템을 제안한다. 본 시스템을 화력발전소 보일러 튜브에 설치한다면 보일러의 불시정지를 예방하는데 효과적일 것으로 기대된다.
경혈을 대상으로 인체를 진단하는 의료기기들은 경혈점에 미세한 직류전류를 인가하고, 이 점에서의 전기저항과 세포의 분극에 의해 반응하는 경락체계의 균형상태를 측정하여 인체를 종합적으로 진단한다. 따라서 전 과정이 정확한 경혈의 위치에서 이루어져야만 치료효과와 진단의 신뢰성이 보장된다. 그러나 대부분의 경락관련 치료기들이 정확한 혈위식별에 어려움이 있고 사용자의 전문적 숙련을 요구한다. 따라서 선행연구에서 일정한 주파수로 교호되는 자극패턴(SPAC) 방식을 사용하여 식별률을 높인 혈위식별기 DM96A-1를 개발하였다. DM96A-1은 단일전원이 양방향으로 교호되는 전류로 자극펄스를 출력하고 측정범위가 0.5∼50㎂인 전류메터와 레벨메터를 이용하여 혈위의 전류량을 표시한다. 이에 따라 방향전환 소자의 두 채널 제어신호가 교호되는 과도기에서 두 자극패턴의 중첩 도통에 의해서 누설전류가 발생하는 경우가 있으며 이를 제거하기 위하여 정밀한 조정을 필요로 하는 불편이 있었다. 따라서 이와 같은 단점들을 보완하여 신뢰성 있는 출력 파라메터를 얻을 수 있도록 마이크로프로세서 i80c196kc를 사용하여 DM96A-2를 재 설계하였으며 임상실험에 의하여 개선된 최적 파라메터의 타당성을 검증하였다.
유도전동기에 대한 결함 검출의 도구로서 축방향 누설자속 측정 방법을 사용할 수 있는가를 평가하고 전동기고장 검출에 관한 진단 알고리즘을 개발하기 위한 회전자에 관한 2번째 논문이다. 결함 검출을 위해 운전 중인 전동기의 끝단에 설치된 자속코일 센서로 누설자속 신호를 수집하며 전동기의 각종 결함을 검출하기 위해 시간과 주파수 영역에서 신호를 분석하였다. 센서 신호 형상이 전동기 각각의 결함에 대해 시간과 주파수 영역에서 해석하였다. 전동기의 회전자 관련 격함인 회전자봉 파손, 단락환 파손 및 회전자 편심이 축방향에서 측정된 고해상도의 스펙트럼으로부터 검출할 수 있는 방법을 확인하였다. 누설자속 스펙트럼으로부터 특정 주파수와 회전자봉 통과주파수의 측파대를 분석함으로서 회전자 결함을 검출하는 방법을 알았다. 또 유도전동기에 대하여 축방향 누설자속 측정을 위한 최적의 자속코일센서 및 측정시스템을 검증하고 회전자 결함을 검출하기 위한 방법을 개발하였다.
본 논문은 설비진단에 있어 크랙 성장부터 누설에 이르기까지 결함으로 발생하는 AE 신호를 통하여 위치를 표정하여 진단 시스템의 오차를 줄이는 것이다. wavelet을 이용한 잡음 제거로서 위치표정의 개선을 제안하였고, 실험을 위한 신호원으로 알루미늄 평판에 샤프심 파단음을, 공기압축기의 누설음을 사용하였다. 신호원에 대하여 웨이블릿 Shrinkage방법과 Soft Threshold을 이용한 신호의 잡음제거 및 시간 도달차 법과 물성치를 적용한 속도 값으로 시뮬레이션을 통하여 위치표정 결과를 확인하였다. 그 결과 웨이블릿 변환을 이용한 잡음제거는 크랙실험의 경우 평균거리 10.46mm이하로 30% 이상과 누설 실험의 경우 평균필터에 비해 2%의 개선된 위치표정을 확인하였다.
본 논문은 가스절연변전소에 설치되어 있는 피뢰설비의 감시와 진단이 가능한 전문가 시스템의 선계 및 구현에 대하여 기술하였다. 제안한 전문가 시스템은 마이크로프로세서 기반의 데이터 취득 모듈과 진단 알고리즘으로 구성되며, 피뢰기 진단에 필요한 계통전압, 누설전류성분 및 온도 등을 검출하고 분석한다. 또한 서지전류의 발생시각, 극성 및 크기를 기록할 수 있는 지능형 서지 카운터를 내장하고 있다. 측정된 모든 데이터는 IEEE 802.15.4에 규정된 저속 무선망을 통해 원격지의 컴퓨터로 전송되며, 이로 인해 고전압 대전류 환경에서도 전자계 간섭을 피할 수 있다. 전문가 시스템에서 피뢰기의 진단은 지식 베이스와 추론 엔진, 그리고 그래픽 사용자 인터페이스로 구성된 JESS(Java Expert System Shell)를 이용하여 결정한다.
교반기나 펌프등의 회전기계에서의 트러블은 베어링 부분의 파손이나 결함보다는 미케니컬시일(이하 시일이라 한다)의 이상상태로 인한 액이나 기체의 누설에 의한 경우가 많다. 기계 또는 설비의 가동중에 이 실일의 고장은 단순히 시일 자체뿐만 아니라 설비 전체의 파손을 야기하고 시스템의 가동 중단으로 생산 계획에 막대한 차질을 가져오기 때문에 시일이 장착된 시스템에서는 시일의 이상상태에 대한 관리, 감시가 중요한 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 온도와 토오크의 출력변화를 온라인 센싱 하고이들 센싱정보를 통합처리하여 시일의 이상 상태를 진단하는 방법에 대해 검토하였다. 센싱정보의 통합처리 모델로는 예측기능을 갖는 다충신경회로망을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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