본 논문에서는 유중가스 분석법을 이용하여 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있는 전문가 시스템의 개발에 관하여 연구하였다. 변압기 진단 방법은 유입기기에 대한 진단 방법으로서 현재까지 많은 연구가 진행되어 왔고 비교적 효과적인 분석법으로서 신뢰를 얻고 있는 유중가스분석법을 이용하였다. 그러나 유중가스 분석법은 경계 및 규칙의 불확실성이 필연적이기 때문에 이를 처리하기 위하여 소속정도 및 퍼지척도를 적용하여 해결하였다. 개발한 전문가 시스템은 크게 지식베이스 모듈, 추론엔진 모듈, 사용자 인터페이스 모듈로 이루어져 있으며, 지식베이스 모듈은 규칙을 이용한 지식표현을 사용하였고, 추론엔진 모듈은 후방향 추론을 이용하고, 퍼지규칙을 도입하였다. 사용자 인터페이스 모듈은 현장의 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 GUI 환경으로 구성하였다. 또한 변압기 개개의 이력 관리를 통하여 좀 더 효과적인 진단을 할 수 있도록 전문가 시스템을 데이터베이스와 연계하였다. 제안한 전문가 시스템에 대하여 실리콘유의 유중가스 데이터를 이용하여 검증한 결과 모든 사례에 대하여 정확한 판단 결과를 얻음으로써 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있음을 증명하였다.
OBD-II regulations are already effective in many countries. The California Air Resources Board(CARB) first issued regulations in 1985 for the 1988 model year, known as OBD-I, and required the vehicle's engine management computer to warn the driver by means of a dash-mounted light if a malfunction occurred in either the oxygen sensor, the exhaust gas recirculation(EGR) valve or the evaporative emission system purge solenoid, and to store information on troubles that have no recurrent characteristics. This paper presents two methods of wireless monitoring OBD signal, which is one of the ECU output for self diagnostic measurement. RF module is used to monitor ECU's Self diagnostic signal remotely. Two kinds of measurement systems which are based on micro-controller(80C196KC) for portable detection and PC for sever are considered for receiving the RF signal. Therefore, possibility of real-time monitoring of ECU's self diagnostic signal remotely is verified on this paper.
본 연구에서는 신경회로망을 이용한 가스터빈 엔진의 지능형 성능 진단 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 최근에는 엔진 손상을 분석하는데 있어서 주요 구성품의 가스 경로를 실시간 모니터링(monitoring)하는 가스경로해석(GPA, Gas Path Analysis)방법이 사용되고 있다. 그러나 엔진손상의 형태나 정도가 다양하고 복잡하기 때문에 가스경로해석 접근법만 가지고서는 엔진의 손상상태를 모두 모니터링하기란 쉽지 않다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 학습과 진단을 할 수 있는 신경회로망을 적용하였다. 본 연구에서는 PT6A-62 터보프롭 엔진의 진단에 1개의 은닉층을 갖는 역전파 신경회로망(BPN, Back Propagation Neural Network)이 제안되었다.
자동차 엔진은 연료 주입, 압축, 폭발, 배기 등의 4행정의 내연기관을 탑재하고 있으며 압축압력, 점화불꽃 및 혼합비의 조건이 맞아야 기동이 유지된다. 실린더의 기밀과 관련된 압축행정과 폭발행정에서 압축압력이 정상적으로 유지되지 않으면 엔진의 정상적인 기동을 보장할 수 없다. 본 연구에서는 크랭크인 시(시동거는 시간)에 배터리에서 시동모터에 공급되는 전류파형의 분석을 통해 각 실린더 내의 상대 압축압력의 상태를 판단하는 장치의 개발에 대하여 기술한다.
This paper presents the detection of internal combustion engine's multiple misfire. The primary cause of air pollution by vehicles is imperfect conbustion of fuel. The CARB(California Air Resources Board) have imposed regulations for the detection of misfiring in automotive engines. The OBD-II regulations requir that misfire should be monitored by the diagnostic system, and that the goal of OBD-II is to alert the driver to the presence of a malfunction of the emission control system. Present invention based upon measurements of engine roughness as derived from crankshaft angular velocity measurements with special signal processing method. Crankshaft angular velocity signals are processed by walsh-fourier transform. Experimental work confims that it's possible to apply walsh-fourier transform for the detection of multiple misfires in no-load idle and road testing.
본 논문에서는 환경 요인에 영향을 받아 평균이동이 발생하는 진동 파라메터에 대한 진단 방법을 연구하였다. 양산라인에서는 측정 시점에 따라 변화되는 환경요인에 대응되어 측정된 진동 파라메터의 평균이 변화될 수 있다. 이러한 경우 기존에 널리 사용되는 고정된 관리한계선을 사용하는 진단 기법을 사용할 경우 시간이 흐름에 따라 오분류가 발생한다. 이 한계점을 극복하기 위해 저자들은 회귀분석을 활용해 평균 변화의 주요 원인이 되는 환경요인간의 함수관계를 규명하고, 이를 평균이동의 예측에 활용해 각 진단 시점별로 경계 상한과 하한을 유연하게 변경하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 적용 과정에서 필요한 모수의 설정 시 레퍼런스 데이터 평가를 통해 합리적인 모수를 추정하는 것이 가능하고, 환경이 변화되는 각 시점에서 데이터에 대해 유연한 진단을 보장한다. H사의 디젤엔진 생산라인의 엔진 진동 검사 데이터를 활용하여 본 논문의 방법론에 대한 검증을 실시하였으며 만족스러운 결과를 도출하였다.
산업용 CRDI 엔진에서 센서의 정보를 분석하여 최적의 조건으로 엔진이 동작하도록 하기 위해 산업용 CRDI 시스템에 적합한 OBD-II 프로토콜을 설계하고 ECU의 센서 정보를 전문가 아닌 일반 사용자가 내용을 이해하기 쉽도록 사용자 중심의 진단기의 개발이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W를 설계 및 구현하였다. 엔진이상으로 인한 사고의 예방이 가능하고, 최적의 조건으로 엔진이 동작하므로 과도한 배기가스 배출이나 불완전 연소가스 배출과 같은 대기환경오염을 예방할 수 있다.
In this paper, we describe the design and appliance of the preventive diagnostic expert system of gas in oil for power transformer. This expert system is developed to use expert system development tool; Element Expert (NEURON DATA Inc.) Analysis is developed by four diagnose methods. In first, the standard of KEPCO is applied. It classifies the state of transformer by four level: Normal, warning, abnormal and danger. And the others are gas pattern methods, IEC code method, and Dornen & Roger Ratio method and applied later. These latter methods analyse the cause of result. Inference engine was designed with Element Expert. In last, we operate the system with sample data and we can obtain the correctly inferred result for the state of transformer.
In this paper, we developed the fault diagnostic expert system of silicone-immersed transformer using dissolved gas analysis. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule: if Then . The inference engine uses the fuzzy rule for the management of uncertainty of the boundary and rule and derivate the Belief and Plausibility of the normality and fault using Dempster-Shafer theory. The expert system is connected to the database and it can manages the history of gas-data of the transformer.
In this paper, we describe the basic design of the preventive diagnostic expert system for 765kV substation equipments. This expert system is developed to use expert system development tool and the main subjects considered are 765kV class power transformer and GIS. We basically designed the total structure of expert system and considered database interface methods, inference engine and control, triggering system which compose expert system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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