• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.106-109
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• 2005

산업화와 더불어 자동화의 요구에 따라 여러 분야에서 유도전동기의 응용 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 인버터단의 전류센서에서 실시간 얻어진 전류신호로 부터 대표적인 전기, 기계적인 4가지 고장(Bearing Fault, Broken Rotor bar, Misalignment, Unbalance)을 검출하여 예기치 못한 고장에 대비할 수 있는 실시간 진단 알고리듬을 제시한다. 실시간 진단의 핵심요소인 동기화 방법으로서 Hilbert Transform을 응용하였다. 총 40세트의 정상 모터 데이터를 임의로 선택하여 두 데이터의 차를 이용하여 0에 근사한 정상 모터 뎀플릿 값을 설정하였다. 이를 이용하여 진단 대상 전동기의 고장 유무를 미리 판단하게 된다. 만약 기준치 이상의 오차가 나타나게 되면, 이와 비교하기 위한 미리 수집된 각4가지 고장 전동기의 미소신호 템플릿 데이터와의 유사성을 비교하여 고장의 종류를 표시하며, 고장의 종류가 진단되지 않은 대상은 고장 유무만 표시된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.7
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• pp.492-498
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• 2016

It is well known that since abrupt faults in induction motors tend to lead to subsequent faults and deterioration of the drive apparatus, motor faults may lead to several operating restrictions, such as security problems and economic loss. A lot of research has been done in the area of diagnosis to detect machine faults and to prevent catastrophic hazards in the motor drive system. This paper presents a new method of motor current signature analysis in which the DC-link current of the inverter-driven induction motor system, where a single current sensor is employed instead of three AC current sensors, is measured, and fast Fourier transform analysis is performed. This proposed method makes it possible to easily discern and clearly separate the motor fault current signature from the normal operation current flowing through the stator and rotor windings.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2304-2306
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• 2002

베어링 고장진단은 대부분 진동센서에 의한 근접 탐침에 의존하고 있어 설치 및 측정 상에 제약이 따른다. 최근 들어 전동기 전류를 이용한 베어링 고장진단의 가능성이 제시되고 있으나 베어링의 초기고장에 대한 연구는 없었다. 본 연구에서는 전동기 전류를 이용하여 베어링 외륜의 초기고장을 검출할 수 있는 기법을 제시하였다. 이 기법은 처리 데이터를 줄이고 신속한 고장검출을 위하여 고장진단 주파수 대역 설정방법을 제시하였으며 유도전동기 베어링 외륜 고장검출 실험을 통하여 이 기법의 유용성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.458-461
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• 2014

CRDI 시스템에서의 ECU는 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 한다. 이러한 ECU의 프로그램 부분과 데이터 부분은 제작자에서만 변경할 수 있어 엔진을 진단하는 진단기의 경우 전문가가 아니면 사용하거나 내용을 이해하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 산업용 차량의 엔진 데이터 값을 OBD-II 표준을 사용하여 입력받아 사용자 중심의 진단기를 PC 및 모바일용으로 개발하였다. 본 연구의 진단기는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공되도록 함으로써 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있어 최근 대두되고 있는 에코산업에도 이바지 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1836-1837
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• 2006

본 논문에서는 차량용 전자제어식 주차 브레이크(Electric Parking Brake, EPB) 시스템의 고장 허용 제어(fault tolerant control)를 위한 고장 안전 기법(fail-safe logic)을 제안한다. 고장 안전 기법의 구현을 위하여 EPB 구동 모터에 흐르는 전류 리플을 측정하여 센서리스 위치 추정을 한다. 추정값과 홀 센서의 출력을 비교하여 잔차(residual)를 발생하고, 이를 이용하여 시스템 내부의 고장을 진단하고 고장 안전 기법을 통하여 전체 시스템의 오작동을 방지한다. 시스템 오작동을 방지하기 위한 고장 안전 기법에 대하여 정의하고 모의실험을 통하여 내부 시스템의 고장이 발생 시 이 기법이 고장을 진단하고 시스템을 안전하게 운영할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.7 no.1 s.12
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• pp.107-118
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• 2003

In this paper, dynamic control model is formulated by considering the geometrical structure of the deaerator storage tank in nuclear power plant and input-output flow rate at steady state, and we describe fault detection and diagnosis (FDD) scheme based on the adaptive estimator. The performance and effectiveness of the proposed FDD scheme are evaluated by applying real operating data obtained from the YOUNGKWANG 3 & 4 FSAR.

• 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.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.3 no.1
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• pp.32-43
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• 1999

In this paper, we designed an intelligent fault detection and isolation algorithm for improving reliability of turbojet engine controller. The proposed method uses multilayer neural network to detect and accommodate sensor failure from the functional relationship of dissimilar sensors. Signals of failure sensors are estimated from neural network trained by backpropagation algorithm. Simulation results on the state-space model of a turbojet engine illustrate that the proposed algorithm achieves the desired performance.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.37 no.5
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• pp.520-526
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• 2013

As the increasing of capacity and technology of power facilities, rotating machines are getting higher at capacity and voltage scale. Thus the monitoring and diagnosis of generators for fault detection has attracted intensive interest. In this paper, we developed fault diagnosis system for monitoring the fault operations in bad power systems. In order to verify the performance of this fault diagnosis system, we made the small scaled testing system which has the same winding structure of the real synchronous generator. The magnetic flux patterns in air-gap of a small-scale generator under various fault states as well as a normal state are tested by hall sensors and the fault detection system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.6
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• pp.767-774
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• 2011

In recent years, wind turbine system has been considered as the most efficient renewable energy source. Wind turbine system is a complex system which is composed of blade, generator and inverter systems. Recently, lots of researches on fault detection and diagnosis of wind turbine system have been done. Most of them are related with the fault diagnosis of mechanical elements using bivration signal. In this work, a new type of inverter fault detection and diagnstic algorithm is proposed. Furthermore, extensive simulation studies and practical experiments are carried out to verify the proposed algorithm.