• 한국통신학회논문지
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• 제28권9B호
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• pp.793-805
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• 2003

헤더 정보와 버스트를 분리하여 전송되는 광 버스트 스위칭 망에서 장애의 발생은 심각한 서비스 품질 저하를 초래할 수 있으므로 신속한 복구 대책을 수립하여 망에서 발생하는 장애의 영향을 최소화하여야 한다. 본 논문에서는 먼저 기존에 제안된 복구 기법을 광 버스트 스위칭 망에 적용하여 각 링크의 장애에 따른 망 이용률 분석 및 버스트 손실률 등을 비교 평가하였다. 이에 대한 격과를 고려하여 망 구성 형태와 장애 링크의 위치를 고려한 ASPR (Area border router Sub-Path Restoration) 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 장애 복구 지연 시간과 파장 변환기의 사용 효율성 관점에서 좋은 성능을 보이며 버스트 손실률, 망 자원 이용률, 그리고 버스트 처리율 관점에서 다른 기법과 비교 평가하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권1호
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• pp.148-163
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• 2021

Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.