• ETRI Journal
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• v.14 no.4
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• pp.148-164
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• 1992

본 논문에서는 TDX-10 데이터베이스 데이터의 고장을 주기적으로 진단하고 복구할 수 있는 고장진단 전문가 시스팀을 제안하고 구현하였다. 실시간 환경 및 분산구조를 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스의 효과적인 접근을 위해서 필요한 데이터베이스의 데이터 즉, 디렉토리와 딕셔너리는 매우 중요하며 고장이 발생할 경우 데이터베이스 관리시스팀에 미치는 영향은 치명적이다. 따라서, 실시간 환경을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스 데이터에 대한 고장 진단 및 복구는 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 고장진단 전문가 시스팀은 데이터베이스 데이터를 운용중 변하는 부분과 변하지 않는 부분으로 분류하고 미리 주어진 고장진단 규칙에 따라 진단하는 방법이다. 데이터베이스 데이터의 고장진단 데이터, 고장진단 규칙, 고장진단 데이터 생성기, 고장진단 데이터 검증기, 그리고 고장진단기로 구성되어 있다. 고장진단 데이터는 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단하기 위하여 사용하는 마스터 데이터로서 두개가 존재한다. 고장진단 데이터 생성기는 데이터베이스 데이터의 고장진단을 위한 데이터 구조를 생성하고 데이터베이스로부터 데이터베이스를 데이터를 중복하여 읽어들이는 역할을 한다. 이와 같은 과정은 시스팀이 초기에 동작을 시작하거나 운용중 운용자에 의해서 릴레이션의 추가 및 삭제, 그리고 튜플의 추가등과 같은 사건이 발생할 경우에 이루어진다. 데이터베이스 검증기는 고장진단 데이터 생성기가 중복하여 생성한 데이터에 대해서 데이터베이스 데이터의 제작시의 초기 오류를 검증해냄으로써 데이터베이스 관리 시스팀의 안전한 운용을 가능하게 하며 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단할 데이터를 탄생시킨다. 마지막으로 고장진단기는 주기적으로 데이터베이스 데이터의 고장을 진단하여 고장이 발생한 데이터를 미리 분류한 규칙에 따라 원래의 데이터로 복구하거나 운용자에게 보고함으로써 고장에 대비하도록 한다. 그리고 데이터베이스 상의 운용자에 의한 변경을 감지하여 고장진단 데이터의 재생성을 지시한다. 본 논문에서 제시하고 구현한 데이터베이스 데이터의 고장진단 및 복구를 위한 전문가 시스팀은 실시간 환경과 고장허용 환경, 분산 구조 그리고 빈번한 접근을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 아주 중요한 역할을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.463-467
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• 2002

In this paper, we construct the fault detection and diagnosis system based on fuzzy algorithm in the injection molding machine. Data of operating injection molding machine are acquired in database in order to raise the reliability of detection and diagnosis.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11C
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• pp.75-84
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• 2001

In this paper, we propose an on-line FDD(Fault Detection and Diagnosis) system based on the three layer feed-forward neural network which is trained by the back-propagation teaming algorithm. We implement the on-line fault detection and diagnosis system by Visual C++ and Visual Basic. The proposed FDD system is applied to an air handling unit in operation. Experimental results show the high performance of our system in the task of fault detection and diagnosis.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.23 no.4
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• pp.62-71
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• 2009

In this paper, we propose a fault diagnosis algorithm for BLDC motors by principle component analysis (PCA) and implement a real-time fault diagnosis system for BLDC motors. To verify the proposed diagnosis algorithm, various faulty data are acquired by Lab VIEW program from experimental system. We extract a fault feature using principle component analysis after preprocessing and then finally the fault diagnosis is performed by Euclidean similarity. Also, we embed the PCA algorithm and k-NN classification algorithm into a digital signal processor. From various experiments, we found that the proposed algorithm can be used as a powerful technique to classify the several fault signals acquired from BLDC motors.

• 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 Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.2
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• pp.157-157
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• 1998

이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.118-120
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• 2004

네트워크 노드의 고장진단 내용을 모바일 클라이언트에 실시간으로 서버하기 위하여는 정보를 최소화하여야 한다. 이를 위해 고장진단의 내용을 인덱스하고 인덱스 된 정보만을 모바일 클라이언트에 서버함으로 모바일 클라이언트가 소요하는 비용을 최대한으로 줄였다. 네트워크 관리자는 모바일 환경을 이용하여 실시간으로 메인 서버에 접속하며, 자신이 관리하는 시스템의 상태를 파악하여 오류나 고장의 시간을 줄임으로 효율적으로 시스템을 운영한다. 로그는 메인 서버에 순차적으로 저장되고 인덱스 됨으로 모바일 환경에서의 검색 속도를 향상시킨다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.4
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• pp.311-320
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• 2021

A study is performed for the real time fault diagnosis during operation and health estimation relating to performance deterioration in a turbojet engine used for an unmanned air vehicle. For this study the real time dynamic model is derived from the transient thermodynamic gas path analysis. For real fault conditions which are manipulated for the simulation, the detection techniques are applied such as Kalman filter and probabilistic decision-making approach based on statistical hypothesis test. Thereby the effectiveness is verified by showing good fault detection and isolation performances. For the health estimation with measurement parameters, it shows using an assumed performance degradation that the method by adaptive Kalman filter is feasible in practice for a condition based diagnosis and maintenance.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07e
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• pp.47-48
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• 2006

본 논문에서는 LabVIEW를 이용한 휴대용 3상 유도전동기 회전자 바 고장 진단 시스템을 개발하였다. LabVIEW는 NI사에서 개발한 그래픽컬 프로그래밍 언어로서 VI(Virtual Instrument)기술을 이용하여 계측, 분석, 표현 프로그램에 최적화된 언어이다. 유도전동기의 입력단에 Current Probe를 연결하여 전류를 측정하였고, NI사의 USB-DAQ보드를 이용하여 데이터를 수집한 후 노트북 컴퓨터에서 실행되는 LabVIEW 프로그램에 의해 고장을 진단할 수 있는 실시간 휴대용 진단 시스템을 개발하였다. 회전자 바에 고장이 일어나면 선 전류의 불균형, 손실 증가, 토크맥동과 평균 토크의 감소를 가져올 수 있다. 고장 진단 방법으로는 회전자 바 고장의 특징 주파수를 찾아 진단하는 방법이 있다. 회전자 바 고장에 대하여 1개와 2개 바를 절단한 회전자를 사용하여 각각 실험하였으며, FFT 분석에 의하여 실시간으로 유도전동기 회전자 바 고장을 진단 할 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.2
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• pp.29-37
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• 1998

This paper describes the fault diagnosis based on real-time data of the inverter system for brush less DC motor drive. After identifying all the fault types in the inverter system, a preliminary typical analysis of fault types has been classified into the key fault symptoms. The predicted fault performances are then substantiated by using ACSL(Advanced Continuous Simulation Language), and the simulated results are composed of knowledge-base. The real-time measured data from the inverter system are compared with the simulated knowledge-base through the inference engine of expert system, which have been used to diagnose the fault causes. If some faults may occur in the inverter system, this system will be stopped. And then the expertise of elimination and remedial strategies about the fault causes, will be supplied rapidly to operator who doesn't know well about the inverter drive system.system.