본 연구는 전동기의 부분방전에 의해 발생되는 전자파를 측정하여 전동기의 열화상태를 진단할 수 있는 전동기 절연열화진단시스템을 설계하는 방법을 제안하고자 한다. 따라서 부분방전에 의한 전자파를 측정하는 시스템을 구성하고, 측정된 데이터를 분석하여 정량화된 특징 데이터를 추출하고 생성된 데이터를 이용한 뉴로-퍼지 진단모델설계 방법을 제시한다. 그리고 제안된 방법에 의해 설계된 진단모델을 실측데이터를 통해 진단하여 그 타당성을 입증하고자 한다. 1단계 연구로, 본 연구에서는 현장 전동기의 전자파를 On-Line으로 계측하는 시스템을 구성하여 전동기의 절연체내에서 발생하는 부분방전에 의한 전자파를 계측하여 데이터로부터 전동기의 절연열화상태를 해석하여 절연 열화와의 관계를 분석하였다.
본 시스템은 전기사용상태에서 컴퓨터를 통하여 변압기를 상시 감시할 수 있는 진단방법으로 절연유열화센서를 이용한 열화측정용 진단시스템으로서 절연유속에 절연유열화센서를 설치하고 DC2kV 전압을 센서 양단에 인가한 후 누설전류를 nA단위로 측정하고 현재온도 상태를 측정하여 이 신호를 진단장치에서 A/D변환, 증폭, 제어하여 컴퓨터로 전송함으로써 파형감시, 데이터저장, 분석, 진단결과 분석기록표 출력 등이 가능하며 이 데이터를 이용하여 절연유의 열화정도를 예측하거나 판정할 수 있다.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.04a
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pp.407-417
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2011
기술 발전 속도가 빨라짐에 따라 부품의 개발기간이 단축되고 있다. 더욱이 최근에는 제품들의 신뢰성이 향상되어 가속수명시험을 실시하더라도 규정된 시험 시간 동안 고장을 발견할 수 없는 경우가 많이 발생하고 있다. 또한 현업에서는 성능열화에 대한 관심이 높아지고 있으며 특히 친환경차에 대한 관심이 많아지면서 연료전지 및 납-배터리의 가속열화시험법개발에 많은 관심이 증대되고 있다. 만약 고장이 발생하지 않는다고 해서 더 가혹한 스트레스를 인가하면 전혀 다른 고장 메커니즘이 나타날 수 있기 때문에 시험의 목적을 달성하기 곤란해진다. 따라서 이런 단점을 보완하기 위해 시간에 따라 정해진 시간마다 열화 특성을 갖는 특성치를 측정하여 수명을 예측하거나 신뢰성을 평가하는 열화시험, 가속열화시험을 이용한다. 본 연구는 열화데이터 분석 방법을 정리하여 현업에 적용 가능한 분석 과정을 제안하고 향후 연료전지 및 납-배터리 가속열화시험 적용방향을 제시하고자 한다.
배전급 전력케이블의 장기수명특성 평가를 위한 기초자료를 확보하기 위해 고창 배전 실증시험장내에 장기열화시험을 수행할 수 있는 실증시험설비가 구축되었다. 이 설비를 안전하고 효과적으로 관리 운영하기 위해 원격감시제어기능, 자동운전기능 및 열화데이터의 효과적이 처리기능이 포함된 장기열화설비 자동화시스템의 구축이 필요하였다. 따라서 본 논문에서는 새롭게 개정된 한전 표준구매규격과 참고규격인 개정판 AEIC CS5 규격에 맞게 구축된 배전급 전력케이블 장기 열화시험설비를 원격감시제어, 자동운전 및 열화 데이터의 저장 및 처리가 가능한 전력케이블 장기열화설비 자동화시스템의 하드웨어 구성 및 MMI (Man-Machine Interface)화면의 구성방안에 대하여 기술하였다. 본 자동화시스템을 이용해 기존의 간이 차수형 CNCV케이블의 AEIC규격 수트리시험을 안전하게 수행하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2000.10a
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pp.677-682
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2000
본 연구는 전동기의 부분방전에 의해 발생되는 전자파를 측정하여 전동기의 열화상태를 진단할 수 있는 진동기 절연열화 진단시스템을 설계하였다. 청장 전동기에서 부분방전에 의한 전자파를 on-line으로 측정하고, 측정된 데이터로부터 정량화된 특징 데이터를 추출한 후 전자파의 평균 에너지 분포를 이용하여 전동기의 절연열화 상태를 판단하는 방법을 제시하였으며, 현장에서 사용 중인 Megger시험과 비교하였다.
In this paper, we propose a method for extracting thermal data from thermal image and improving detection of heating equipment using the data. The main goal is to read the data in bytes from the thermal image file to extract the thermal data and the real image, and to apply the composite image obtained by synthesizing the image and data to the deep learning model to improve the detection accuracy of the heating facility. Data of KHNP was used for evaluation data, and Faster-RCNN is used as a learning model to compare and evaluate deep learning detection performance according to each data group. The proposed method improved on average by 0.17 compared to the existing method in average precision evaluation.As a result, this study attempted to combine national data-based thermal image data and deep learning detection to improve effective data utilization.
국내 배전선로에서는 1999년부터 폴리머피뢰기를 설치하여 운영하고 있으나, 이들의 열화특성에 관한 데이터와 적합한 평가방법이 부족하여 장기적인 운영계획 수립이 어려운 상태이다. 이에 따라 본 논문에서는 폴리머피뢰기의 현장 열화인자를 인가할 수 있는 복합가속열화 시험장치를 제작하고 국내 환경조건을 모의할 수 있는 시험주기를 개발하여 폴리머피뢰기 완제품에 대한 장기신뢰성 평가법을 제안하였다. 그리고 가속열화시험 및 현장설치에 의한 전기적, 화학적 특성변화를 분석하여 폴리머피뢰기의 열화정도를 평가함으로써 본 연구에서 제안한 평가기법의 실효성을 검증하고 국산 폴리머피뢰기의 유지보수에 필요한 특성 데이터를 제시하였다.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2017.05a
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pp.154-156
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2017
Constant variance of degradation data over time has been generally assumed to estimate storage lifetime using destructive, accelerated degradation data over time. However, performance data of ammunitions deteriorate over time, and the standard deviation would tend to increase over time. This paper shows storage lifetime comparison results for constant variance and time-variant variance assumptions of degradation data over time, and proposes that time-variant variance assumption should be considered to increase accuracy in lifetime estimation.
본 논문에서는 JPEG 알고리즘을 이용하여 화상데이터를 부호화할때 디지털 서명문과 같은 기밀 데이터를 몰래 집어넣어 합성하는 방식에 대하여 고찰한다 그 기본원리는 DCT 계수를 양자화 할 때 필연적으로 생기는 오차를 이용하는 것으로 0이 아닌 양자화 계수를 합성하고자 하는 기밀데이터에 따라 근처의 정수로 조절하는 것이다. 이 방식을 SIDBA 표준화상에 적용하여 화상의 열화는 무시할 정도로 작으면서 원하는 크기의 기밀 데이터를 합성할 수 있음을 보인다. 또한, 화질의 열화를 최소화시키면서 일정량의 기밀 데이터를 합성시키기 위하여 블록당 1화소를 적절히 선택하여 제3자의 공격에 대한 안전성을 향상시키는 방법을 제시하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한다.
본 논문에서는 한국전력공사에서 장기열화 시험을 수행한 154kV 고분자애자의 성능평가를 수행하고 그 결과를 1999년부터 2008년까지 한국전력공사154kV 송전선로에 시범 설치한 고분자애자의 주간코로나, 열화상 측정을 시행하고 제조회사/규격별 각 24련을 발취하여 총 168련에 대하여 한전 표준구매 규격에 따른 각종 시험을 수행하고 현 성능상태를 검증하였으며 이를 토대로 잔존 수명을 예측하고자 하였다. 대부분의 애자가 양호한 성능을 보이고 있으나 일부 애자에서는 부적합 결과를 보였으며 수명의 경우, 초기 품질계수 정보 부족 및 중간열화 상태의 데이터 부족으로 정확한 잔존수명 예측 데이터를 얻기에는 부족했으며 추가적인 가속열화시험 등의 데이터를 확보해야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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