원자력 발전소 운전원에게 발전소 상태를 정확히 알려주는 완벽한 신호가 원자력 발전소 전체의 가용도와 경제성에 얼마만한 영향을 주는가에 대한 정량적인 분석이 이 논문에서 수행되어졌다. 이 분석을 위한 기본 모델들이 개발되어졌고 이 모델들은 발전소가 정상상태에서 비정상상태로 바뀌어갈때 운전원이 발전소가 완전히 비정상상태로 가기전에 발전소를 정상상태로 회복시키는 것에 완벽한 발전소 신호가 얼마만큼 영향을 주는가를 정량화 하였다. 또한 이러한 완벽한 신호가 경제적으로 얼마만큼의 이득을 주는가도 정량화 하였다. 이 모델 적용의 대상으로는 응축 및 주급수 시스템을 선정하였다.
분산전원의 단독운전 검출에 관한 기존의 연구들은 사고위치에 따른 다양한 상황을 고려하지 않고 조건들만 만족되면 분산전원측을 무조건 분리시켰다. 하지만 분산전원이 연계되어 있지 않은 인근선로사고의 경우에는 인근선로측 보호기기의 동작으로 전원 측으로부터 정상적인 전원이 공급되기 때문에 분산전원을 분리시킬 필요가 없다. 또한 연계선로 사고의 경우일지라도 분산전원이 즉시 분리돼야 하는 경우인지, 단독운전인지, 정상운전의 경우인지 과부하차단에 의한 보호기기 동작의 경우인지를 고려해야 한다. 본 논문에서는 이러한 고려사항들을 계통의 전력상태 변화를 통해 구분하고 단독운전 시 및 분산전원을 분리해야 되는 상황을 찾아서 분산전원을 분리시키는 단독운전 상태 검출 알고리즘을 제안하였다. 고립운전 상태 검출 알고리즘을 검증하기 위하여 PSCAD/EMTDC를 이용하여 사례별로 시뮬레이션을 수행하였다.
현대 사회에서 자동차는 생활에 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, 현대 생활의 편의성을 제공하는 자동차의 증가로 인하여 그에 따른 교통사고 또한 매년 증가하고 있다. 교통사고의 주요 발생요인은 운전부주의로써, 이 중 특히 피로운전은 일반교통사고의 $10{\sim}20%$와 관련되어 있으며, 사물감지능력 저하 및 반응시간 지연으로 치명적 사고피해를 야기한다. 이에 본 연구는 운전 중 휴대전화 사용 및 피로상태의 운전상황이 운전수행에 어떠한 결과를 미치는지 알아보고자 실시간 영상처리 방법을 이용하여 실험을 진행하였다. 실험을 진행하기 위하여 차량 시뮬레이터를 이용하였으며, 운전자의 눈꺼풀 움직임 추적방식에 대한 실험을 진행하기 위하여 Seeing Machines의 faceLAB 4.5를 차량 시뮬레이터의 전면부에 장착하여 운전자 눈꺼풀 상태를 정상상태와 피로상태로 나누어 비교 분석하였다.
지금까지 영구자석 동기 전동기의 구동에 있어서 약자속에 대한 연구는 대부분 정상상태에서의 전류제어성능에 초점이 맞춰져 왔다. 그러나 전류 지령이 급변하는 상황에서는 신속하게 정상상태에 이르는 것이 중요함에도 불구하고, 이에 대한 연구는 많지 않았다. 본 논문에서는 약자속(Flux Weakening) 운전시 전류제어의 과도상태를 개선하여 정상상태에 빠르게 도달하도록 하는 약자속기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정상상태의 전류 지령을 결정하는 약자속제어기와, 과도상태에서 전압 여유분을 확보하여 빠르게 정상상태에 이르도록 하는 과도 지령 수정기로 구성된다. 컴퓨터를 이용한 모의 실험과 11kW 영구자석 전동기에 대한 실험을 통하여 제안된 약자속기법의 성능을 확인하였다.
산업 시설 등에서 운전 중인 회전 기계의 동작, 감시, 진단은 설비의 효율적인 운용 및 사고 방지 등을 위해 매우 중요한 일이다. 이상 진단 기술은 기기에 설치된 센서로부터 취득된 데이터의 특징을 추출하는 것과 분류된 데이터를 이용해 정상 또는 이상으로 구분하거나 이상의 원인을 분석하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법 등이 적용되어 왔다. 본 논문에서는 운전되고 있는 정상/비정상 상태를 분류하기 위하여 기기들의 사운드 정보를 획득하여 웨이블렛 변환을 거쳐 주파수 대역별 신호를 나누었다. 나누어진 대역별 신호의 RMS값으로 입력벡터를 구성하고 이 입력벡터에 K-means 방법을 적용하여 정상 및 비정상 상태의 모델을 결정한다. 결정된 정상 및 비정상 상태의 모델과 입력 벡터를 비교하여 입력 신호의 정상/비정상을 판단한다.
냉동\ulcorner공조기의 성능을 높이기 위해서는 정상상태 운전시는 물론 증발기 열부하 등 각종 작동 조건의 변화에 대응하여 운전의 평형점(balance point) 추이를 적절하게 조정함과 동시에 냉동 사이클 각부의 냉매 상태량을 과도적으로도 제어해야 한다. 이 글에서는 냉동\ulcorner공조기의 자동 제어에 있어서 가장 중요한 요소중의 하나인 냉매계통의 모델화와 냉동 사이클의 응답 및 제어 등에 관해서 서술하고자 한다.
화학공장들을 비롯한 수많은 가스 이용 시설들에서는 방대한 양의 운전 변수들을 감시하면서 운전 상태 및 부하에 따라 설비를 제어하고 있다. 이러한 공정에서 운전자가 인식할 수 있는 공정의 이상(fault)은 물리적인 고장(physical failure)이나 외부 교란, 운전자의 오류(human error) 등과 같은 원인으로 인하여 공정의 운전 조건이 정해진 상태를 벗어난 비정상(abnormal) 상태가 지속적으로 누적되면서 발생한다 이러한 공정의 이상이 발생하기 전부터 비정상 상태가 지속됐다는 것에 기초하여, 운전 변수들을 실시간으로 감시하여 공정 상태의 판단을 도와주고, 공정의 이상이 발생하기 전에 조기 경보를 해주는 조기 경보 시스템에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 비례공진 전류제어기 기반의 단상 영구자석 동기전동기의 운전 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 단상 영구자석 동기전동기의 경우 회전자의 형상에 따른 비대칭 공극이 발생할 수 있으며, 이는 고속 운전시 소음과 진동의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 제어 안정성이 뛰어난 비례공진 전류제어기를 적용한 단상 영구자석 동기전동기의 운전 알고리즘을 제안하였다. 비례공진 전류제어기법은 정상상태 오차가 없고 왜란에 대해 비교적 강인한 특성을 가지고 있으며, 복잡한 연산과정 없이 교류입력의 정상상태를 제거할 수 있다. 제안한 알고리즘의 유효성과 타당성을 실험을 통해 검증하였다.
운전원 훈련용 시뮬레이터의 국산화 개발계획에 따라 영광 원자력 3,4호기 발전소 운전원 훈련용 시뮬레이터가 국내 최초로 개발되었다. STK(space and time kinetics)와 RETACT (Real Time Advanced Core and Thermohydraulics)코드를 이용하여 영광 3,4호기 시뮬레이터의 실시간 NSSS 모델을 생성하였다. 생성된 모델의 검증(Verification Validation)을 위해 정상상태(Steady State)에서의 주요인자들이 ANS3.5의 오차범위이내임을 확인하였다. 과도상태(Transient)의 검증을 위해 터빈정지 과도상태와 주증기 관파열(Main Steam Line Rupture)사고를 실제 발전소 시험 데이터 및 성능해석 코드(NPA)를 이용하여 분석한 결과와 비교하였다. 비교 결과 기준발전소의 반응과 큰 차이 없이 운전원 훈련용 시뮬레이터의 규격인 ANS 3.5를 잘 만족함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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