• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.451-452
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• 2011

최근 들어 전력공급의 신뢰성 강화를 위해 고장을 미리 진단할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 전력IT 국책과제로 개발된 전력설비의 감시진단장치 중 송전선로 감시를 위한 센서 및 센서네트워크를 제주 구좌읍의 스마트그리드 실증단지내 기기설치 설치가 진행중이다. 실증사업 1단계로 SG실증단지의 송전선로를 활용하여 성과물의 성능검증하기 위해 송전선로 감시시스템을 현장에 적용하여 성능을 확인한 실증사례 및 문제점에 대한 개선사항을 소개하고 향후 2단계로 추가 실증 방향 및 송전선로용 센서를 활용한 시스템 운영 전망을 살펴보고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권9호
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• pp.835-842
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• 2016

국내 도시철도차량의 유지보수는 대부분 예방정비에 기초하고 있다. 기존 유지보수 방법의 한계를 극복하기 위해, 상태기반 유지보수기법을 철도차량에 적용하려는 움직임이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도시철도차량 제동장치의 핵심 고장부품인 솔레노이드 밸브에 대하여 전류기반 고장진단기법 개발을 시도하였다. 주요 고장부품으로 선정된 솔레노이드 밸브에 대하여, 등가회로모델 및 온도 보상된 전류 감시에 기반한 고장 진단법을 제안하였다. 제안한 고장 진단법의 유효성을 검증하기 위해 실제 도시철도차량에 사용되는 솔레노이드 밸브(상용제동 전자밸브)를 이용하여 사례연구를 진행했다. 본 연구는 철도차량 제동장치의 솔레노이드 밸브 고장진단이 추가 센서의 장착 없이 가능함을 보여주었고, 철도차량의 안전성 및 신뢰성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.525-526
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• 2016

전기자동차 (EV)에서 구동용 모터의 토크 제어를 위한 인버터에는 제어 연산 및 고장 진단 기능을 수행하기 위한 MCU가 있으며, MCU는 상위 제어기 차량 제어 유닛 (VCU)에게 현재 모터 및 인버터의 상태를 주기적으로 전달하고, 현재 차량 주행에 적합한 토크 지령을 받아 토크 제어를 수행하게 된다. 이를 위해 MCU는 전류, 전압 및 위치 센서의 값을 읽어 제어를 수행하게 되며, 제어의 결과 값으로 pulse width modulation (PWM)을 생성하여 이를 통해 모터에 전압을 공급하게 된다. 즉 차량의 구동에 있어 PWM 신호는 가장 중요한 부분이다. 하지만 생산 불량 또는 진동에 의한 납땜 불량 또는 MCU 전원 고장 등으로 MCU에 고장이 발생하게 되면 이상 PWM을 생성하게 되고 정상적인 토크 제어가 불가능해진다. 이때 안전하게 EV를 정지 시키는 알고리즘이 필요하게 되며, 이를 수행 할 supervisor control unit (SCU)가 인버터 컨트롤 보드에 추가되어야 한다. 본 논문에서는 고속으로 주행하던 차량에서 메인 MCU가 고장 날 경우에 안전하게 EV를 정차시키는 방법에 대해 다루었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.242-250
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• 2019

본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델 중, 시계열 데이터의 변환을 위한 모델인 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델을 이용한 산업용 로봇 고장 예지 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 고장 예지를 위한 추가적인 센서의 부착 없이 로봇 자체적으로 측정 가능한 관절 별 전류와 각도 값을 데이터로 사용하였고, 측정된 데이터를 모델이 학습할 수 있도록 전처리한 후, Seq2Seq 모델을 통해 전류를 각도로 변환하도록 지도 학습 하였다. 고장 진단을 위한 이상 정도(Abnormal degree)는 예측 각도와 실제 각도 간의 단위시간 동안의 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하였다. 제안 방법의 성능평가는 로봇의 정상 및 결함 조건을 달리한 상태에서 측정한 테스트 데이터를 이용하여 수행되었고 이상 정도가 임계값 넘어가면 고장으로 분류하게 하여, 실험으로부터 96.67% 고장 진단 정확도를 보였다. 제안 방법은 별도의 추가적인 센서 없이 고장 예지 수행이 가능하다는 장점이 있으며, 로봇에 대한 깊은 전문지식을 요구하지 않으면서 수행할 수 있는 방법으로 높은 진단 성능과 효용성을 실험으로부터 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.504-509
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• 1995

컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합체계화와 온-라인화에 따라 자동화된 설비진단 방법이 요구되어지고 있다. 이에 따라 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간으로 수집된 출력신호를 이용하여 기계설비를 온-라인으로 감시하는 여러가지 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 진동센서로부터의 신호를 radial 함수에 근거한 다단계 뉴럴 네트워크(Neural Network)로 모형화하여 기계설비 상태를 감시하는 방법을 제시한다. 또한 다단계 모델링 분석을 통하여 신호를 예측하고 설비고장 원인을 분류하며, 다른 모형과의 비교를 통하여 효율성 평가와 최적 단계수를 결정하였다. 온라인 학습 알고리즘은 recursive least squares와 clustering 방법을 이용한다.

• 설비공학논문집
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• 제26권8호
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• pp.351-356
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• 2014

Typical trouble patterns in solar thermal systems include working fluid leakage and freezing other than breakdown of pump. A fluid sensor for measuring electric resistance of fluid was developed and installed at the top of the collector piping in order to check the fault of solar system. Working fluid level in the pipe was determined by measuring electric resistance from a fluid sensor. On the base of this, it was confirmed that the fluid sensor diagnoses leakage of fluid. Electric resistance of propylene glycol aqueous solution was measured in the range of $0{\sim}70^{\circ}C$ and 0~40% of concentration. The response surface analysis was performed by using a central composite design, and the regression equation was derived from the relationship between electric resistance, temperature, and concentration. Through the experiment in a real solar system, we can estimate a concentration of working fluid when a pump is not operating and predict a possibility of freezing. Finally, an effective algorithm for trouble shooting was proposed to operate and maintain the solar system.

• 자동차안전학회지
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• 제9권4호
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• pp.32-37
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• 2017

For automated vehicles, the integrity and fault tolerance of environment perception sensor have been an important issue. This paper presents radar, vision, lidar(laser radar) fusion-based fault detection algorithm for autonomous vehicles. In this paper, characteristics of each sensor are shown. And the error of states of moving targets estimated by each sensor is analyzed to present the method to detect fault of environment sensors by characteristic of this error. Each estimation of moving targets isperformed by EKF/IMM method. To guarantee the reliability of fault detection algorithm of environment sensor, various driving data in several types of road is analyzed.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.214-216
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• 2004

최근 들어 전력 공급의 신뢰성 강화를 위해 변전설비 고장을 미리 진단할 수 있는 예방진단기술이 절실히 요구되고 있으며, 한국전력공사 및 기타 수요자 층에서 예방진단기술 도입을 추진하고 있다. 또한 센서 기술과 디지털 기술, 통신 및 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 실시 간으로 변전설비를 감시할 수 있는 온라인 예방진단이 가능하게 되었다. 이에 본 논문에서는 변전소용 온라인 예방진단 시스템을 현장에 적용한 사례를 소개 하고자 한다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2009년도 하계학술대회 논문집
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• pp.266-266
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• 2009

현재 도시철도 전력설비의 진단시스템은 각 설비별로 산재되어 있어 종합적 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 특히 전력설비 고장을 사전에 검출하고 최적의 수명을 예측하기 위해서 표준화되고 객관적인 상태 판단을 위한 시스템 도입이 필요하다. 또한 도시철도 변전소가 무인으로 운영됨에 따라 전력실비 자체의 온라인 상시감시 및 자기진단을 수행할 수 있는 다양한 시스템을 도입이 필요하다. 본 연구에서는 도시철도 주요 전력설비 인 도시철도용 (AC/DC) 변압기, 단로기, 차단기, 정류기, GIS에 설치되는 각종 센서, 센서에서의 데이터를 측정하는 이상검출장치에서의 데이터를 수집하는 데이터취득장치, 데이터취득장치와 서버를 연결하는 통신제어장치, 모니터링 프로그램과 수명예측 프로그램이 설치된 서버를 포함하여 각종 부가 장치를 포함하는 변전기기 수명예측을 위한 전체 시스템의 개발에 대하여 기술 하였다. 또한 무선기반의 고장진단 검측 시스템을 구현하고 데이터 획득 기술에 대하여 나타내었다.