국내 원전에 신뢰도 기반 정비(RCM : Reliability Centered Maintenance) 기법을 도입하기 위해 수행하고 있는 영광 1,2호기 시법계통 RCM 분석에서 관련 기기의 고장데이터를 RCM 분석 방법론에 따라 분석하였다. 본 논문에서는 작업의뢰서와 작업보고서 기록내용을 토대로 지배적인 고장모드 및 다빈도 고장발생 기기를 파악하여 고장원인을 분석하였으며, 기기 유형으로 분류하여 고장들을 분석하였다. 분석결과 지배적인 고장모드는 EPRI에서 분류한 고장모드에 모두 포함되었으며, 고장빈도가 높은 기기의 고장원인은 운전환경, 사용유체, 운전형태, 기기 형식 등에 따라 고장메커니즘이 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 기기 유형으로 분류하여 고장모드별로 고장율을 분석한 결과 미국의 Generic Data(IEEE Std 500-1984)와 근소한 차이를 보이거나 약간 낮은 것으로 분석되었으며, 고장율이 높은 기기 유형을 단위 기기별로 세분화하여 분석한 결과 공기구동 조절벨브의 외부누설 고장율은 1.10E-06 이지만 충전유량 조절밸브의 고장율은 1.70E-05로서 약 10배 정도로 고장율이 높은 것으로 분석되었다. 기기별로 세분화한 고장을 분석 결과는 시범계통 RCM 분석시 고장모드 영향분석(FMEA. Failure Mode and Effective Analysis) 단계에서 필수기기를 선정하는 하나의 인자로 활용하였으며, 고장율의 역수로 구한 고장간 평균시간(MTBF:Mean Time Between Failure)은 정비주기 선정시 기초데이터로 활용된다.
수명시험에서는 시험기간을 단축하기 위해 중도절단(consoring) 방법을 사용한다. 혼합 관측중단방법은 정시에 시험을 끝낼 수 있으며 고장시간을 관찰할 필요가 없다는 장점 때문에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 제품의 수명이 와이블 분포를 따르고 형상모수를 알고 있다는 가정아래, 혼합 관측중단하에서 생산자 위험과 소비자 위험을 고려한 신뢰도 합격판정 샘플링 계획을 개발하였다. 아울러, 형상모수값에 개재된 불확실성이 실제 생산자 위험과 소비자 위험, 그리고 의사결정까지의 평균 고장개수에 미치는 영향을 민감도 분석을 통해 파악하였다.
수리 가능한 시스템에 대한 고장시간을 표현하는 여러가지 형태의 통계적 모형이 최근 엔지니어들과 신뢰성분야 학자들의 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 수리가능한 시스템의 신뢰성 증가를 나타내는데 유용하게 적용되는 power law process를 고려하고 특히 정시중단자료(time truncated data)인 경우 고장간격에 대한 신뢰구간을 붓스트랩 기법을 이용하여 구하고 이것을 Crow(1982)가 구한 기존의 신뢰구간과 비교 분석하였다.
일회성 무기체계는 대기 상태로 있다가 단 한 번의 임무를 수행한 이 후 폐기되는 특성에 따라 높은 신뢰도를 요구받는다. 유도탄은 일회성 무기체계로써 특성상 저장 상태로 수명의 대부분을 보내고, 임무수행을 위한 운용시간은 짧기때문에 임무성공률이 아닌 저장 신뢰도로 분석해야 한다. 유도탄의 신뢰도를 분석할 때에 어떠한 방법을 사용하는지에 따라 그 결과는 달라질 수 있으며, 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율에 따라서도 차이가 발생할 수 있다. 본 연구는 공군의 OO유도탄을 대상으로 미래의 고장률을 보다 정확하게 예측하기 위한 방법을 제시하고자 작성하였다. 제시하는 방법은 먼저 평균 고장시간(MTTF: Mean Time To Failure, 이하 MTTF)을 적용한 모델과 고장 간 평균시간(MTBF: Mean Time Between Failure, 이하 MTBF)을 적용한 모델로 고장률을 예측하고, 두 모델 중 실제 고장률과 차이가 작은 모델을 선택한다. 선택한 모델로 고장자료와 함께 포함되는 우측 관측중단자료의 비율을 달리하여 고장률을 예측하고, 실제 고장률과의 차이가 최소화되는 비율을 찾는다. 실제 자료를 바탕으로 제안한 비율과 현재 검사 비율의 비교를 통해 제안한 비율이 미래 고장률을 예측하기에 더 적합함을 보였다.
날로 더욱 복잡해지는 제어 컴퓨터의 고 신뢰성 확보를 위해 시간여분(time redundancy)의 일종인 rollback과 roll-forward 기법 등을 TMR 구종에 적절하게 혼용하는 두 가지 방법을 제안한다. Rollback과 roll-forward 기법은 약간의 추가시간만을 사용하여 재구성(reconfiguration) 없이도 일시적인 결함(fault)에 의해 발생한 TMR 고장(failure)의 회복을 위해 상호보완적으로 사용될 수 있다. 본 논문은 시스템의 고장상태확률의 유도를 통해 전체 작업의 평균실행시간이 최소가 되는 최적의 checkpoint 간격벡터를 유도한다. 수치예제를 통해 제안된 방법들이 다른 고장회복 기법을 적용했을 때와 비교하여 매우 효과적임을 보이고, 다양한 환경 하에서 여러 가지 최적의 checkpoint 간격벡터를 유도하였으며, 시뮬레이션을 통한 정량적 결과로써 그 우수성을 비교하고 검증하였다
본 논문은 전력계통의 배전계통시스템에서 FRTU(Feeder remote terminal unit)의 고장검출 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. FRTU는 상과 지락에 관한 고장검출을 할 수 있다. 특히 고장픽업 기능과 돌입억제기능은 일반적인 부하전류로부터 고장전류를 구별할 수 있다. FRTU는 돌입전류 또는 설정값을 초과한 고장전류가 발생하면 고장표시기(FI)로 고장을 발생한다. 짧은 시간 푸리에 변환(STFT) 분석은 주파수와 시간에 관한 정보론 제공하고, 퍼지 중심 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘은 고조파의 특성을 추출한다. 고장 검출기의 신경회로망 시스템은 최급강하법을 이용하여 고장상태로부터 돌입전류를 구별하도록 학습된다. 본 논문에서는 FCM과 신경회로망을 이용하여 고장검출기법을 개선하였다. 검증에 사용된 데이터는 22.9KV 배전계통 시스템에서 실제 측정된 데이터이다.
발전 시설은 연간 무중단으로 운영되어야 하고, 고장이 발생하면 손해가 막대하기 때문에 발전 시설 장비에는 수십만 개의 센서 데이터가 설치되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 센서 데이터의 수집과 시설 모니터링 및 고장 예측 등을 위한 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 실시간 데이터 수집의 효율적인 관리를 위해 인코딩 방식을 설계하였으며, 데이터 전송 성능을 측정하여 문자열로 데이터를 전송하는 것보다 평균 12%, 최대 32% 데이터 처리 성능이 향상됨을 보였다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 윈도우 질의 처리 성능을 측정하여 약 0.97초의 평균 집계 질의 처리 시간이 소요됨을 확인하였다. 향후에는 고장 감지를 위한 인공지능 추론 모델을 제안하는 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템에 적용할 예정이다.
소프트웨어 시스템의 대규모자료의 적용 때문에 소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어 개발에 중요한 역할을 해왔다. 본 연구에서는 고장시간에 관련된 소프트웨어 신뢰성장모형이 제안되었다. 이러한 검사시간은 미리 정해진 절단 고정 시간을 의미한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 강도함수, 평균값 함수 및 신뢰도와 모수추정에 대하여 나열하고 파레토 분포를 수명분포로 적용한 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우 추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{SQ}$(결정계수)를 이용하고 예측 값과 실제 값의 차이에 의존한 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권1호
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pp.21-30
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1997
가속수명시험에서 강한충격수준에서 부품들의 고장시간이 관측되고 가속화된 고장시간을 토대로 정상충격수준에서 부품들의 성능을 조사한다. 본 논문은 지수수명분포에서 중도절단된 가속수명자료를 이용하여 고장률의 사전분포의 평균을 알 때, 정상조건하에서 하나의 미래 관찰치의 예측문제를 사전분포의 모수에 대하여 적률추정량을 이용하는 경험적 베이즈 접근방법을 적용시켜 경험적 베이즈 예측분포와 예측구간에 대하여 연구하였다.
가공물을 한 개씩 작업하는 단일작업기계와 여러 개의 가공물을 한꺼번에 작업하는 배치 기계를 포함한 재진입 라인 시스템에서 각 기계가 고장이 일어날 수 있고, 불량품이 발생할 때, 이 시스템에서의 가공물의 생산주기를 구하는 방법을 Mean Value Analysis(MVA)를 이용하여 제시하고자 한다. 배치 기계와 고장 발생, 불량품 발생 등의 이유의 이런 시스템은 승법형 대기행렬 모형으로 모형화 할 수 없다. 본 논문에서는 각 기계에서의 체류 시간을 구하여 전 시스템의 생산 주기를 구하는 방법을 MVA 를 이용하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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