회전체 베이링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동 신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면을 이용하여 확인하였다.
회전체 베어링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면, 상관차원과 리아프노프 지수를 이용하여 확인하였다.
무기저 손상 진단 기법은 능동센서를 이용하여 과거의 기저자료와 현재 상태에서 취득한 유도파의 정보를 비교하지 않고, 구조물의 현재 상태에서 취득한 신호만을 분석함으로써 구조물의 상태를 진단하는 기법이다. 온도 변화 및 하중 변화 등의 외부 환경의 변화에 민감한 유도파의 특성으로 인하여 기저자료를 이용하는 과거의 방법론은 현실적용성이 떨어질 우려가 있다. 본 무기저 손상 진단 기법은 외부 환경적 영향을 최소화함으로써 구조물의 상태를 효율적으로 진단할 수 있다. 최초, 본 연구진에서 제안하였던 무기저 기법은 두 쌍의 능동센서를 구조물에 양면 대칭으로 배치시켜 능동센서의 극성을 이용한 방법이었다. 하지만 실제 구조물의 양면에 완벽한 대칭성을 유지하며 능동센서를 배치시키는 것은 사실상 불가능하다. 이와 같은 한계점을 극복하기 위해 신개념의 듀얼 능동센서를 활용한 무기저 손상 진단 기법이 제안되었고, 수치해석 및 연구실 환경에서 제한적으로 그 실용성이 검증되었다. 본 논문에서는 무기저 손상 진단 기법의 실 구조물에의 적용성을 폐교량을 대상으로 검토하였다. 특히, 보강재를 포함하는 영역에서 본 기법을 적용함으로써 실제 구조물에 적용 가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 철도차량 견인전동기에 대한 상태진단 및 상시감시 기술에 관하여 소개하였다. 권선의 절연상태 진단을 위한 비파괴 시험법에서는 부분방전량 Q에 대한 평균열화도 $\Delta$로 표현되는 D-Map에 의해 잔여 절연내력(residual dielectric strength)을 예측하고, 기기의 운전이력측면에서 기동-정지 횟수와 열적, 전기적 및 열싸이클 스트레스 등에 의해 각 열화 인자를 고려한 운전시간에 기반한 N-Y 수명예측을 수행한다. 그리고 견인전동기의 전류에 대한 온라인 상태감시를 통해 베어링 고장, 고정자 및 전기자 고장, 고장 또는 전동기축 손상에 기인하는 비정상 운전상태 의 감지를 수행한다.
본 연구는 BLDC 모터의 동일모델간 다른 정상범위로 인해 발생하는 상태판단 문제를 해결해 진단 효율을 높이는데 있다. 모터내 고유한 외란은 동일한 상태임에도 정상상태 범위가 다르게 계측되는 원인이다. 이러한 문제는 진단모델 설계시 모터 상태를 구별하기 위한 특징변수와 상태판단 기준값을 결정하기 어렵게 한다. 실험은 다수의 BLDC 모터들에서 신호를 계측하기 위한 시스템을 구성하고, 모터별 다른 정상범위를 관찰하고 고장들을 상태별로 분류하였다. 계측한 신호는 제안한 상태천이모델을 사용하여 모터 고유외란의 영향을 최소화하였다. 제안한 상태천이모델은 동일 모터모델에서 발생하는 다른 정상상태 특성을 줄여 고장 검출효율을 향상시키는 방법이다. 본 연구의 실험 결과, 고장 검출율이 향상되었으며 제안한 상태천이모델이 진단에서 유용한 방법임을 알 수 있었다.
본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOn와 SOx를 계측하는 TH 분석기의 입, 출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Neuro-Fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.
수력발전기의 운전중 신뢰성 및 장기 사용된 발전기의 경우 노후도 평가를 위한 지표로 고정자권선의 물리적 절연상태를 평가하는 방법이 일반적으로 이용되고 있다. 시험방법은 크게 부분방전 특성을 검출하는 운전중(On-line) 진단기법과 정지중(Off-line) 진단기법이 있다. 운전중 진단기법은 발전기의 정지없이 상시 상태를 감시할 수 있는 장점이 있으므로 활용도가 증가되고 있고 정지중 진단기법은 고정자권선 절연상태를 정밀하게 평가할 수 있는 잘 알려진 시험법으로 권선의 절연상태를 모니터링하여 운영자에게 고장징후를 알려주고, 예측보전이 가능하도록 도움을 주고 있다. 이 논문에서는 장기간 운영된 대용량 수력발전기의 정지중 절연진단기법(성극지수, 교류전류, 유전정접, 부분방전) 결과의 통계적 추이변화 고찰을 통하여 대용량 수력발전기 고정자 권선의 신뢰성평가를 실시하였다.
본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOx와 SOx를 계측하는 TMS 분석기의 입, 출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Neruo-Fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.
본 연구는 TMS 분석기의 성능 상태를 판정하기 위한 지능형 진단기 설계 방법을 제안하였다. NOx와 SOx를 계측하는 TMS분석기의 입ㆍ출력 신호와 설비의 유지보수 경험을 이용하여 분석기의 동작 상태를 진단하는 Nero-fuzzy 진단 모델을 설계하는 방법을 제안하고, 실험 데이터로 시뮬레이션을 통해, 그 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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