This paper describes the fault detection and failsafe logic to be used in the Electronic Stability Program (ESP). The Aim of this paper is prevention of erroneous control in the ESP. This paper introduces the fault detection logic and evaluation of residual signals. Failsafe logic consist of four redundant sub-models and they can be used for the detection of faults in each sensor (yaw rate, lateral acceleration, steering wheel angle). We presents two mathematical residual generation method ; one is the method by the average value, and the other is the method by the minimum value of the each residual. We verify a failsafe logic using vehicle test results, also we compare vehicle model based simulation results with test vehicle results.
본 연구에서는 PEM 연료전지 온도 센서의 고장을 감지 및 판별할 수 있는 모델 기반 센서 고장 감지 방법이 적용된다. 연료전지 차량이 작동하는 과정에서 스택 온도는 연료전지의 내구성에 영향을 미친다. 따라서 고장 진단 알고리즘이 고장 신호를 감지하는 것은 중요하다. 센서 고장 감지의 주요 목적은 연료전지 시스템의 안정적인 작동을 보장하여 고온과 저온으로부터 스택을 보호하는 것이다. 상태 공간에 기반한 패러티 방정식이 스택 온도와 냉각수 입구 온도와 같은 센서 고장을 감지하는데 적용되며, 잔차는 정상적인 온도 신호와 비교된다. 그리고 잔차는 현재의 센서 고장을 감지하는 다양한 고장 시나리오에 의해 평가된다. 결론적으로, 본 연구에서 설계된 고장 알고리즘이 고장 신호를 감지할 수 있다.
일반적으로 FMECA는 시스템에 치명적인 영향을 줄 수 있는 장치나 고장모드를 파악하고 우선순위를 판단하여 이를 설계나 시스템 유지보수에 반영할 때 사용할 수 있는 기법이다. 본 논문은 도시철도차량의 차상 신호설비인 ATC/ATO 시스템에 FMECA를 이용하여 도시철도차량의 운전장애 현상을 정량적으로 분석하고 위험요소를 도출한 다음 이를 제거하여 도시철도차량의 운전환경을 개선할 수 있도록 하는데 목적을 두었다. 이를 위해 본 연구에서는 FMECA를 활용한 분석을 통해 ADU 개선방안과 사례를 제시하였다.
차세대전동차는 직접구동모터(DDM : Direct Drive Motor) 방식으로 기존에 사용하던 기어박스를 없애는 등, 연결부품을 제거함으로써 고장률을 줄여 기존차량 대비 30% 이상 신뢰도를 향상하도록 개발하였다. 그러나, 단순히 모터 자체 만을 변경함으로써 신뢰도를 향상시켰다고 보기는 어렵고, 시스템 차원에서 전동차 내 타 구성품과의 인터페이스를 살펴보고, 정량적인 분석을 통해서 신뢰도가 어느 정도 향상되었는지 살펴볼 필요가 있다. 신규차량일 경우, 기존차량대비 어느 정도로 신뢰도가 향상되었는지를 입증하고자 주행시험을 실시하는데 전동차에 신뢰성 이론을 적용하기 위해서는 크게 목표설정, 신뢰도예측, 신뢰도입증의 3단계 작업이 진행되며, 신뢰도 예측은 주요장치를 구성하고 있는 부품단위의 고장률을 이용하여 시스템의 신뢰도를 예측하고, 신뢰도 목표치를 만족하는지를 분석하는 것이며, 신뢰도 입증은 예측한대로 시스템이 구축되었는지 확인하는 것이다. 본 논문에서는 차세대 전동차에서 설정한 목표신뢰도를 만족시키기 위해 수행한 업무에 대하여 논하고자 한다.
최근 사회의 일렉트로닉스화와 정보화의 급속한 진전에 따라 전력회사는 과거 어느때 보다도 더욱 양질의 전력을 공급할 의무를 국민들로부터 요구받고 있고 이에따라 전력공급설비에 있어서의 정전고장을 미연에 방지할 고도의 과학적이고 신속정확한 미연에 방지할 고도의 과학적이고 신속정확한 일상보수점검을 필요로 하게 되었다.
주전력변환장치 및 보조전원장치는 철도차량의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 두 장치에 대한 다양한 성능을 평가하고 진단하기 위해 상시계측시스템을 구축하였다. 상시계측시스템을 통해 두 전장품에 대한 계측 및 분석을 통한 시험평가와 동시에 완성차시험이나 본선시운전 시험시에 발생할 수 있는 고장원인을 찾아내고 해결하는데 많은 도움을 주고 있다. 본 논문에서는 상시계측시스템을 통해 주전력변환장치, 보조전원장치 등에 대한 고장진단을 실시한 내용에 대하여 연구하였다.
도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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