최근 강화된 국내외의 배출가스 규제 조건을 충족시키기 위해, 사용자의 요구대로 연료의 분사시기와 분사량을 조절할 수 있는 CRDI ECU 제어 알고리즘의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 산업용 CRDI 엔진 전용 ECU에 적용할 수 있는 노킹 판별 및 엔진 밸런스 보정이 가능한 노킹 분석 시뮬레이터를 개발하였다. 개발한 노킹 분석 시뮬레이터의 결과를 OBD-II 표준을 사용하여 차량 위주의 진단기를 개발하여 운전자가 직접 차량을 진단할 수 있는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하고자 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W 설계 방안을 제안함으로써 차량의 연비를 향상시키고, 유해 배출가스의 발생을 최소화하여 엔진 효율성의 개선 방안을 제시하고자 한다.
Recently, the advanced condition monitoring methods such as the model-based method and the artificial intelligent method have been applied to maximize the availability as well as to minimize the maintenance cost of the aircraft gas turbines. Among them the non-linear GPA(Gas Path Analysis) method and the GA(Genetic Algorithms) have lots of advantages to diagnose the engines compared to other advanced condition monitoring methods such as the linear GPA, fuzzy logic and neural networks. Therefore this work applies both the non-linear GPA and the GA to diagnose AE3007 turbofan engine for an aircraft, and in case of having sensor noise and bias it is confirmed that the GA is better than the GPA through the comparison of two methods.
자연재해 및 전력 시스템의 복잡성, 외부 노출 등으로 인해 전력 설비는 언제나 고장에 노출되어 있다. 전력회사는 전력의 안정성과 신뢰도 확보를 위해 끊임없이 노력하고 있지만 전력설비의 자그마한 이상에도 그 파급효과는 상당히 클 수 있다. 이에 선진 국가와 기업에서는 전력설비의 예방진단에 대한 많은 관심과 기술 개발이 이루어지고 있으며, 제품화되어 출시되고 있는 실정이다. (주)효성에서는 변압기 진단을 위한 센서 및 IED가 포함된 지능형 변압기(Intelligent Power Transformer)용 Local Unit을 개발하였다.
We consider a problem of application of analytical redundancy to engine synchronization process of spark ignition engines, which is critical to timing for every ECU process including ignition and injection. The engine synchronization process we consider here is performed using the pulse signal obtained by the revolution of crankshaft trigger wheel (CTW) coupled to crank shaft. We propose a discrete-time linear model for the signal, for which we construct FDI (Fault Detection & Isolation) system consisting residual generator and threshold based on linear observer.
본 연구는 유도전동기 진단시스템을 개발하기 위하여 테스트 전동기 내부에 취부된 자속센서 신호를 사용한 알고리즘 적용 결과를 논한 것으로서 분류기별 고장 판별 정확도에 대하여 서술하였다. 특징추출은 Kernel Principal Component Analysis (KPCA) 방법을 이용 하였으며, 테스트 샘플들에 대해서는 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 k-NN(k-Nearest neighbors) 분류기법을 이용하여 판별하였다. 회전자 바 손상이나 편심(동적/정적)인 경우는 두 가지 분류기 모두 95[%]이상의 높은 분류 정확도를 보였지만, LDA인 경우 정상상태를 비롯한 베이링 불량이나, 샤프트 변형인 경우는 낮은 분류율을 보였다.
2010년 초 발사예정인 통신해양기상위성은 우주인증된 E3000 우주버스 기술을 근간으로 한 정지궤도 통신관측위성이다. 본 논문에서는 통신해양기상위성의 자세제어계에서 사용된 태양센서들의 운용기술을 분석함으로써 전이궤도 및 지구정지궤도 태양센서 운용기술을 분석한다. 최신 E3000 기술을 접목시킨 통신해양기상위성의 자세제어계는 전이궤도 및 임무궤도에서 기준 자세로부터 벗어난 자세오차 정보를 획득하기 위해서 또는 이상 작동 발생으로 인한 고장진단복구 과정에서 수행되는 태양획득 단계를 수행하기 위해서 저정밀 태양센서 BASS 3기와 고정밀 태양센서 LIASS 3기를 사용하는 형상을 채택하고 있다. 본 논문에서는 각각의 태양센서들에 대한 수학적 모델과 비행소프트웨어에 구현된 태양센서 운용소프트웨어에 대해서 기술한다.
본 논문에서는 무기 자산의 고장 진단 및 수명을 판단하는데 중요한 정보로 활용되는 온도, 습도, 충격량을 모니터하여 무선 네트워크를 통하여 관리 서버로 전송하는 무선 센서 네트워크 기반 무기 자산 건전성 모니터링 시스템을 소개한다. 본 시스템의 운용을 위해 제안된 시나리오와 시나리오에 따라 개발한 무선 네트워크 운용 라우팅 방법을 소개한다. 그리고 시스템 구현을 위해 개발된 센서 태그, 이동형 리더기, 모니터링 서버를 소개한다.
본 논문은 차량의 엔진 및 내부 고장을 잘 알지 못하는 차량운전자들을 위해 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보를 모니터링하고 인터넷 환경에서 자료를 조회할 수 있는 서버시스템 운용에 관한 것이다. 운행 중 실시간으로 차량의 상태를 알려주기 위하여 기존의 네비게이션 및 GPS 위주의 텔레메틱스 기술에서 벗어나 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 직접연구 개발한 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 무선 통신통신이 가능한 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석한다. 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처 할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 무선통신망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되고, 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있도록 하기 위해 구축된 서비스 시스템에서 조회 및 활용되어지게 된다. 따라서 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전에 관련된 운전이력관리 등의 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 편리성을 제공하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 무선통신 휴대기기와 인터넷망으로 연계되는 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성하였고, 자료의 조회 관리 기술을 연구하였다.
In this paper, a redundancy management system for aircraft is studied, and FDI (Fault Detection and Isolation) algorithm of inertial sensor system is proposed. UAV system cannot allow triple or quadruple hardware redundancy due to the limitations on space and weight. In the UAV system with dual sensors, it is very difficult to identify the faulty sensor. Also, conventional FDI method cannot isolate multiple faults in a triple redundancy system. In this paper, hardware based FDI technique is proposed, which combines a parity equation approach with the wavelet based technique, which is a model-free FDI method. To verify the effectiveness of the proposed FDI method, numerical simulations are performed.
We present a novel fault diagnosis methodology using acoustic sensor systems and neural independent component analysis for large-scaled power machines. Acoustic sensors are carried out to measure sounds generated from power machines whose signal is used to determine whether fault is occurred or not. Acoustic measurements are independently mixed and deteriorated from original source signals. We propose a demixing algorithm against such mixed signals by means of independent component analysis which is achieved based on information theory and higher-order statistics to derive learning mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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