인공위성 구동기로 사용되는 제어 모멘트 자이로(CMG)는 자신의 김블을 조종하여 큰 토크를 생성한다. 각각의 김블은 고속으로 회전하는 휠을 받치고 있기 때문에 휠의 질량 불균형은 외란을 발생시키게 되고 위성의 자세제어 성능을 저하시킨다. 따라서 구동기 고장을 대비하기 위해 외란을 진단하고 식별할 필요가 있다. 외란을 진단하기 위해 상태 관측기를 이용한 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 2차 슬라이딩 모드 관측기를 이용하여 CMG의 단일 외란/고장을 탐지하였다. 또한 4개의 CMG가 설치되어 있는 위성 시뮬레이터를 이용하여 이 알고리즘을 검증하였다.
본 논문에서는 미지입력 외란에 대해서 강인한 새로운 형태의 고장 진단법을 제안한다. 시스템에 구동기만의 고장이 있는 경우는 한 개의 Luenberger 형태의 미지입력 PI 관측기의 설계에 의해 관측 적분 오차를 이용함으로서 구동기의 고장진단이 가능하고, 완벽한 분리가 이루어짐을 보이며, 복합적인 구동기 및 센서의 고장의 경우에는 다중 미지입력 PI 관측기를 출력의 개수만큼 설계함으로서 완벽한 고장진단 및 분리가 이루어짐을 제안한다.
본 연구는 BLDC 모터의 동일모델간 다른 정상범위로 인해 발생하는 상태판단 문제를 해결해 진단 효율을 높이는데 있다. 모터내 고유한 외란은 동일한 상태임에도 정상상태 범위가 다르게 계측되는 원인이다. 이러한 문제는 진단모델 설계시 모터 상태를 구별하기 위한 특징변수와 상태판단 기준값을 결정하기 어렵게 한다. 실험은 다수의 BLDC 모터들에서 신호를 계측하기 위한 시스템을 구성하고, 모터별 다른 정상범위를 관찰하고 고장들을 상태별로 분류하였다. 계측한 신호는 제안한 상태천이모델을 사용하여 모터 고유외란의 영향을 최소화하였다. 제안한 상태천이모델은 동일 모터모델에서 발생하는 다른 정상상태 특성을 줄여 고장 검출효율을 향상시키는 방법이다. 본 연구의 실험 결과, 고장 검출율이 향상되었으며 제안한 상태천이모델이 진단에서 유용한 방법임을 알 수 있었다.
계통의 외란 발생 시 분산 전원은 계통에서 분리되어야 한다. 이는 주로 주파수와 전압의 변동을 이용해서 수행된다. 그렇지만 인접선 고장 발생 시 주 연계선의 고장과 매우 유사한 전압이 나타나기 때문에 보호계전기는 오동작 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 인접선 고장 시 분산전원과 연계선 보호 계전기의 오동작에 대하여 분석하였다. 우선 전압 변동 시 분산 전원의 분리 시간에 대하여 검토하였다. 그 다음으로 EMTP를 이용하여, 계통 및 분산 전원으로 동기 발전기를 모델링하였다. 또한, 인접선 및 주 연계선에서 다양한 고장을 모의하여 보호 계전기의 오동작 여부에 대하여 분석하였다.
본 논문은 선박 감시 시스템에서 수집된 데이터를 통계적 분석을 통해 고장유무를 진단할 수 있는 통계적 방법 기반의 고장진단시스템을 제안한다. 이를 위해 선박엔진데이터를 연소계통, 열교환계통, 그리고 전동기 및 펌프계통으로 분류하고 이들 데이터 간 상관계수를 분석하여 고장진단을 위해 필요한 전문가지식기반의 진단테이블을 도출한다. 고장진단성능을 테스트하기 위해 실제 운항데이터에 고장의 원인이 될 수 있는 외란을 삽입하여 고장유무를 판단하며 이를 사용자편의의 인터페이스로 제공하기 위해 VC++로 고장진단시스템을 구현한다.
The robustness issues in fault detection and isolation(FDI) have received considerable attenuation in recent years, due to the increasing demand for safe and reliable operation of uncertain and complex dynamic systems. The aim of this paper is to present the FDI method by using proportional integral(PI) observer and unknown input observer(UIO) under the faults of actuators and sensors. Due to this simple residual generator, the PI observer can easily detect the both faults of actuator and sensor. A simulation results show the effectiveness of this methods.
본 논문에서는 제주 스마트그리드 실증단지 계통에 연계될 전류형 HVDC 상세 모델을 이용하여 계통에 외란이 발생할 경우에 일어날 수 있는 Commutation Failure를 고려한 HVDC 고장영향을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다. 전류형 HVDC 시스템의 Commutation Failure 기본원리를 정리하고, 계통의 3상 지락고장을 가정하여 이론적인 전압감소 시점에 대해 설명하였고, 이를 통해 3상 지락고장시 리액턴스(계통 임피던스 + HVDC 부가설비 리액턴스) 값 변동에 따른 Commutation Failure 지속시간을 Multiple Transient Simulation 방법을 통해 확인하였다. 도출된 결과를 통해 리액턴스 값이 작을수록 Commutation Failure 진행 시간을 줄일 수 있음을 보여주였다.
This paper presents a robust fault diagnosis and fault tolerant control method for the control systems in closed-loop affected by unknown inputs or disturbances. The fault diagnostic scheme is based on the disturbance-decoupled state estimation using a 2-stage state observer for state, actuator bias and sensor bias. The estimated bias show the occurrence time, location and type of the faults directly. The estimated state is used for state feedback to achieve fault tolerant control against the faults. Simulation results show that the method has definite fault tolerant ability against actuator and sensor faults, moreover, the faults can be detected on-line, isolated and estimated simultaneously.
IPMSM은 회전자 위치의 정확한 정보를 알기 위하여 엔코더와 리졸버와 같은 위치센서를 사용한다. 이러한 센서는 무게와 부피가 증가하고 가격이 높으며 온도와 외란 등에 매우 민감하다. 따라서 AC 드라이브의 센서리스 벡터제어에 많은 관심을 가지게 되었다. 센서리스는 수학적 모델, 물리적인 현상 및 제어이론을 이용하는 방법으로 분류되어 연구되고 있다. 수학적인 모델을 이용하는 방법에는 고장자 전압에서 고정자 저항에 의한 전압 강하분을 제거한 항을 적분하여 자속의 위치를 추정한다.(중략)
In this paper, we present a systematic optimization method that has flexibility of exact assignment of eigenstructure with disturbance suppression and fault isolation capability. The eigenstructure for fault isolation is assigned by the inclusion of a eigenstructure assignment problem in the objective function as well as a disturbance suppression term is also included in the objective function enhance the robustness of the control scheme. The proposed scheme is applied to designing asimple system to confirm the usefulness of the scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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