본 논문은 전류 패턴을 이용한 스위치드 릴럭턴스 모터의 스위칭 소자 고장진단 방법을 제안한다. 측정된 4상 전류($i_a$, $i_b$, $i_c$, $i_d$)는 정지 좌표계 전류로 변환되고 이를 정지 좌표계에 나타내면 스위칭 소자의 고장에 따른 특정한 형태를 갖는 전류 벡터의 패턴을 얻을 수 있다. 제안한 기법을 통해 스위칭 소자의 개방 및 단락 고장을 진단 가능하다. 제안된 기법은 기존의 기법들과는 달리 추가적인 전류센서나 전압센서가 필요하지 않고, 시스템 모델링이 필요하지 않아 비용적인 측면과 복잡한 계산이 필요하지 않은 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 기법의 타당성 및 성능을 검증한다.
산업용 설비의 결함을 예측하기 위해 기기에 탑재된 다양한 센서의 시계열 데이터를 이용한 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 센서의 시계열 데이터는 값의 특성이 명확하지 않을 경우, 특징 추출이 제한적이지만, 주파수 영역으로 변환하면 진폭, 피크 주파수 등 데이터의 정보를 다각도로 담고 있어 특성을 추출하는 데에 이점이 있다. 따라서, 본 논문은 FFT(Fast Fourier Transform) 기법을 이용해 분해된 데이터를 조합하여 학습에 적용하는 선택적 FFT 기법을 제안한다. 제안 기법은 협동 로봇의 진동 신호를 이용한 결함 진단에 적용하였으며, 기존 결함 진단 정확도 대비 최대 41.81% 향상된 성능을 보였다.
본 논문은 "차세대 반도체용 진공공정의 실시간 측정/진단/제어 기술개발"과제의 제 3 세부과제 "스마트형 진공 배기 진단 제어 시스템 개발"의 주요 연구 실적을 소개한다. 본 세부과제는 (1)진공펌프 및 배기 시스템의 다중 상태변수 측정 장치 개발, (2)공정별 펌프 상태 및 공정 조건 data base 구축 및 진단 알고리즘 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), (3)공정별 펌프 상태 변수 측정을 통한 자기 진단 기술 개발(e-Diagnostics Level 2 FDC 수준), 그리고 (4)측정/통신 PMS (Pump Monitoring System) 개발(통신속도 56k bps 이상, e-Diagnostics Level 0~1)을 최종 목표로 추진되어 왔다. 첫 번째 주요실적은 진공배기시스템의 다중 상태변수 측정 및 평가 장치를 성공적으로 개발하였다. 본 장치는 현장에서 진공펌프의 배기속도를 3% 이내로 정밀하게 측정할 수 있는 소닉 노즐을 이용한 배기속도 측정 장치 및 기술을 성공적으로 개발 완료하였다. 그리고 측정 가능한 상태변수는 20종에 달하며 이들을 이용하여 진공펌프의 성능인자 15종과 특성치 9종을 종합적으로 평가할 수 있는 능력을 갖추었다. 두 번째 주요실적은 공정별 진공배기시스템의 자기진단 및 예지보수 기수 개발이다. 연구에서 개발된 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술은 이미 학회 논문으로 소개되었으며 본 기법은 기존의 시계열 상태변수를 이용한 기존의 상태진단 기법보다 메모리 소요량을 100배로 줄였으며 그리고 연산양은 10% 이하로 줄인 획기적인 기법이라 할 수 있다. 세 번째 주요실적은 상태변수 측정, 통신, 제어 및 공정적응 기능 통합형(smart) PMS(pumper monitoring system) 개발이다. 본 장치는 CAN통신 기법을 새로이 채택하였으며 한 대의 PC로 64대의 단위 진공펌프들의 운전 상태변수를 실시간으로 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 운전 중인 개별 진공펌프들의 운전 상태진단은 적응형 인자모델을 이용한 상태진단 기술을 응적용함으로써 매우 정확한 상태진단을 매 batch마다 수행할 수 있는 기능을 제공한다.
압타머칩은 혈청(serum) 내의 지정된 단백질의 상대적 양을 직접 측정할 수 있는 바이오칩으로서, 의학적 질병 진단에 유용하게 사용할 수 있는 툴이다. 압타머칩 데이터 분석에는 기존의 마이크로어레이 분석기법을 그대로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 Potential SVM(PSVM)을 이용하여, 심혈관질환 샘플 기반의 압타머칩 데이터에서 바이오마커 후보 단백질을 선정한 결과를 정리한다. PSVM은 분류 알고리즘으로서 뿐만 아니라 자질 선택(feature selection)에서도 우수한 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 심혈관 질환의 단계에 따라 구분한 4개 클래스, 135개 샘플로 구성된 3K 압타머칩 데이터에 대해 PSVM을 적용하여 자질을 선택하고 분류성능을 측정한 결과, 마이크로어레이에서의 자질 선택에 많이 사용되는 Gain Ratio 기법과 비교하여 보다 적은 수의 단백질 정보로 보다 나은 분류 성능을 보임을 확인하였다. 더불어, PSVM을 이용해 선택한 단백질군을 심혈관 질환 진단을 위한 바이오마커 후보로 제시한다.
본 논문에서는 일반적인 네트워크에서 적응력 있는(adaptive) 분산형 시스템 레벨 결함 진단을 위한 분할 기법을 제안한다. 적응력 있는 분산형 시스템 레벨 결함 진단 기법에서는 시스템의 형상이 변경될 때마다 시험 할당 알고리즘이 수행되므로 적응력 없는 결함 진단 기법에 비하여 결함 감지를 위한 시험의 갯수를 줄일 수 있다. 기존의 시험 할당 알고리즘들은 전체 시스템을 대상으로 하는 비분할(non-partitioning) 방식을 이용하였는데, 이 기법은 불필요한 과다한 메시지를 생성한다. 본 논문에서는 전체 시스템을 이중 연결 요소(biconnected component) 단위로 분할한 후, 시험 할당은 각 이중 연결 요소 내에서 수행한다. 이중 연결 요소의 관절점(articulation point)의 특성을 이용하여 각 시험 할당에 필요한 노드의 수를 줄임으로서, 비분할 기법들에 비해 초기 시험 할당에 필요한 메시지의 수를 감소시켰다. 또한 결함이 발생한 경우나 복구가 완료된 경우의 시험 재 할당은 직접 영향을 받는 이중 연결 요소내로 국지화(localize) 시켰다. 본 논문의 시스템 레벨 결함 진단 기법의 정확성을 증명하였으며, 기존 비분할 방식의 시스템 레벨 결함 진단 기법과의 성능 분석을 수행하였다.Abstract We propose an adaptive distributed system-level diagnosis using partitioning method in arbitrary network topologies. In an adaptive distributed system-level diagnosis, testing assignment algorithm is performed whenever the system configuration is changed to reduce the number of tests in the system. Existing testing assignment algorithms adopt a non-partitioning approach covering the whole system, so they incur unnecessary extra message traffic and time. In our method, the whole system is partitioned into biconnected components, and testing assignment is performed within each biconnected component. By exploiting the property of an articulation point of a biconnected component, initial testing assignment of our method performs better than non-partitioning approach by reducing the number of nodes involved in testing assignment. It also localizes the testing reassignment caused by system reconfiguration within the related biconnected components. We show that our system-level diagnosis method is correct and analyze the performance of our method compared with the previous non-partitioning ones.
현재 적용되고 있는 평가체계는 1996년 개정되어 이후 4차례 개정을 실시하였으나, 구조적 안전성의 확보 목표에 국한된 평가체계로 인해 장기적 관점의 성능저하 예측 및 예산투입을 위한 우선순위 의사결정의 근거로 활용하기에는 부족하다. 따라서, 본 연구에서는 델파이 기법과 AHP기법을 활용하여 기존 도로터널의 여러 구조형식 중 재래식(ASSM) 터널의 성능평가에 적합한 평가체계를 새롭게 제시하고자 한다. 국 내외의 기존 평가체계 및 평가항목을 검토한 결과, 도출가능한 평가항목이 한정적인 것으로 판단되어 기존에 적용되고 있는 항목에 대한 폐쇄적인 설문과 새로운 항목 도출을 위한 개방형 설문을 병행하여 설문조사를 실시하였다. 조사한 설문결과를 내용타당도 검증을 거쳐 재래식(ASSM)터널에 적합한 성능평가인자를 도출하였으며, AHP기법을 활용하여 도출된 평가항목에 대한 가중치를 산정한 후 구조물의 특성에 맞는 성능평가 체계를 새롭게 제시하여, 향후 성능평가 세부지침 수정 및 보완 시 참고자료로 활용될 수 있도록 하고자 한다.
고품질의 제품과 조업 안전을 확보하기 위해서는 적절한 실시간 공정 감시 및 진단 시스템이 설치되어있는 것이 무엇보다 중요하다. 공정 감시 시스템과 결합된 신뢰도 높은 진단 시스템은 공정에서 발생한 특별한 사건이나 사고의 근본적인 원인과 공정 변수를 알려준다. 본 연구에서는 다변량 통계 분석과 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 이 진단시스템은 비선형 데이터 표현과 필터링을 통한 지능적 데이터 표현으로 구성되어 있다. 진단 성능을 평가하기 위해 사례연구를 수행하였으며 다른 방법론과의 결과를 비교하기 위하여 진단 결과와 미래값 추정 방법을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 비교된 진단 방법론들에 비해 신뢰도 높은 진단 결과를 얻을 수 있었다.
회전기기는 산업설비에서 가장 큰 비중을 차지하는 장치로써 고장발생 시 전체 시스템의 shut-down에 의한 많은 경제적인 손실을 가져오게 된다. 회전기기의 고장은 노화에 의해서도 발생될 수 있지만 베어링 파손이나 축 불일치, 고정 불량등과 같이 다른 원인에 의해서도 발생될 수 있기 때문에 안정적인 설비의 운영을 위해서는 고장진단을 통한 지속적인 관리가 요구된다. 본 연구에서는 회전기기의 지속적인 모니터링 및 고장분석에 사용될 수 있는 DPCM 기법(압축전송기법)을 이용한 CAN 기반의 회전설비 고장진단 시스템을 제안하며 제안된 시스템의 성능검토를 위해 실제 제작된 test-bed 환경에서의 실험을 진행하였다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 다양한 분야에서 혁신을 제공하는 기술로써 관심의 대상이 되고 있으며 여러 분야에서 RFID 기술을 도일하기 위해 연구되고 있다. 특히 많은 사업 분야에서 RFID 기술을 이용하기 위해 연구가 이루어지고 있다. RFID 시스템의 특성상 다양한 도메인에서 이용되기 때문에 여러 가지 장애가 발생하게 된다. 하지만 이렇게 발생한 다양한 장애들을 탐지하고 진단하는 일은 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 도메인에서 이용되는 RFID 미들웨어 시스템의 특성을 고려하여 RFID 미들웨어 시스템에 적합한 장애 탐지 기법과 장애 진단 기법을 제시한다.
최근 산업의 핵심 에너지원을 공급하고 있는 전력회사의 운영에서, 계통 사고시 대량의 경보 신호 발생으로 인하여 운전원의 혼란을 가져오게 되어, 사고후 복구시간의 지연을 초래하는 문제로 인한 해당산업체의 손실이 대형화하는 추세이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하는 방안으로 사고시 보호시스템의 순차정보를 이용하여 단시간에 고장진단을 수행함으로서, 고장의 원인 파악과 정확한 고장발생지점 정보를 운전원에게 제공할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 고장진단 기법은 고장 발생의 불확실성을 고려한 보호시스템의 모델링 방법과 퍼지 페트리네트 기법을 개발하여 적용하였다. 본 연구에서 개발한 방법을 사례연구를 통하여 모델 계통에 적응하고 그 유효성 여부를 확인한 결과 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다. 특히 보호시스템의 오동작이나 부동작 둥의 불확실한 정보를 처리하는 데 본 연구에서 개발한 퍼지 페트리네트 기법이 탁월한 성능을 발휘하므로 실제의 대형 전력계통에 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 본 방법은 SCADA로부터 전송되는 실시간 데이터의 온라인 처리도 가능하므로 그 유용성은 아주 높다고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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