The fault detection and diagnosis (FDD) technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air conditioning system. In this study, rule bases and curve fitting models were used to detect faults in an air handling unit. Gradually progressed faults, such as the fan speed degradation, the coil water leakage, the humidifier nozzle clogging, the sensor degradation and the damper stoppage, were applied to the developed FBD system. Simulation results show good detections and diagnoses of these faults. Therefore, this method may be effectively used for the fault detection and diagnosis of the air handling unit.
본 논문에서는 실 시공 중인 PSC 교량에 대하여 풍하중에 의한 상시 진동 계측 자료을 기반으로, 교량의 동특성(고유진동수, 모드형상)을 추정하였으며, 이를 바탕으로 대상 교량의 탄성계수를 추정하여 정적 계측을 통한 탄성계수 결과와 비교하였다. 본 논문에서 사용한 동특성 추정 기법은, 대표적인 주파수 영역 해석 방법인 Frequency Domain Decomposition(FDD) 방법과 시간영역 해석 방법인 Stochastic Subspace Identification(SSI) 방법을 이용하였다. 탄성계수 추정은 유한요소모델과 계측 결과를 이용하여 두 개의 결과 차이가 수렴하도록 하는 반복 계산을 통해 탄성계수를 추정하였다. 우선, 탄성계수 추정 기법의 검증을 위해, 수치 해석을 통하여 그 기법을 검증하였으며, 해석 결과 정확한 탄성계수값을 추정하였으며, 이를 통해 본 논문에서 적용한 탄성계수 추정법에 대한 신뢰도를 확인하였다. 이를 바탕으로 사용된 추정 기법을 실 교량에 적용하기 위해 실제 상시 진동 계측 값을 바탕으로 실교량의 동특성 및 탄성계수를 추정하였다. FDD 및 SSI 기법을 통한 모드 해석 결과, 두 기법 모두 유사한 결과를 나타내어 FDD 및 SSI 두 방법에 대한 결과의 신뢰도를 확인 할 수 있었다. 추정 탄성계수 값은 거더 단면내 설치한 응력계 및 변형률계를 통한 계측 결과값의 범위 내에 있음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 적용한 교량의 상시 진동 데이터를 바탕으로 한동특성 및 탄성계수 추정법이 구조물의 대략적인 탄성계수 및 이에 따른 구조물의 전체적인 건전도를 파악하는데 도움이 되리라 생각된다.
Induction motors are a critical component of many industrial processes and are frequently integrated in commercially available equipment. Safety, reliability, efficiency, and performance are some of the major concerns of induction motor applications. Preventive maintenance of induction motors has been a topic great interest to industry because of their wide range application of industry. Since the use of mechanical sensors, such as vibration probes, strain gauges, and accelerometers is often impractical, the motor current signature analysis (MACA) techniques have gained murk popularity as diagnostic tool. Fault tolerant control (FTC) strives to make the system stable and retain acceptable performance under the system faults. All present FTC method can be classified into two groups. The first group is based on fault detection and diagnostics (FDD). The second group is independent of FDD and includes methods such as integrity control, reliable stabilization and simultaneous stabilization. This paper presents the fundamental FDD-based FTC methods, which are capable of on-line detection and diagnose of the induction motors. Therefore, our group has developed the embedded distributed fault tolerant and fault diagnosis system for industrial motor. This paper presents its architecture. These mechanisms are based on two 32-bit DSPs and each TMS320F2407 DSP module is checking stator current, voltage, temperatures, vibration and speed of the motor. The DSPs share information from each sensor or DSP through DPRAM with hardware implemented semaphore. And it communicates the motor status through field bus (CAN, RS485). From the designed system, we get primitive sensors data for the case of normal condition and two abnormal conditions of 3 phase induction motor control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using CAN protocol.
국방 M&S의 소프트웨어 분야는 대규모 시뮬레이션의 효율적인 수행 및 각 시스템 사이의 상호 연동과 관련하여 다양한 연구를 수행해 왔으며, 그 중 HLA는 분산 시뮬레이션의 공통 아키텍처 표준으로 자리 잡고 있다. HLA는 Federate 인터페이스 규격을 정의하고, 구현물인 RTI를 통해 서비스를 제공한다. 한편, HLA기반 소프트웨어 개발은 몇 가지 어려움이 있다. 먼저 Federate 개발자는 RTI로부터 생성되는 메타 정보들을 다루는데 익숙해야 한다. 또한 동일한 FDD를 통해 Federate의 연동 인터페이스를 구현하기 때문에 FDD가 변경될 때마다 코드를 수정해야 한다. 본 논문은 코드 생성 기술을 활용한 SOM 인터페이스의 구현 방법과 RTI 기능에 대한 단순 API를 제공하는 미들웨어 구조를 제시하고, 제안 방법을 적용한 HLA기반의 분산객체 통신 프레임워크를 구현함으로써 앞에서 살펴본 문제를 해결하고자 한다.
본 논문에서는 무선 전송 시스템에서 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 방식을 사용하여 상향링크 신호와 하향링크 신호를 동시에 전송하면서 자원의 효율을 높이고 자원 할당의 유연성을 향상시킬 수 있는 디지털 이중화 방식으로 SDD(Synchronous Digital Duplexing) 방식을 제안한다. SDD 방식은 상 하향링크 신호를 동시에 송 수신하기 위해 상호 레인징(mutual ranging) 과정을 통하여 AP(access point)와 각 SS(subscriber station), SS와 다른 SS 사이의 상호 시간 동기 정보와 상호 채널 정보를 획득한다. 획득한 정보는 전송시간 선택 및 CS 삽입 여부 판단, CS 길이 설정, FFT 구간 재설정 등에 이용된다. 제안된 SDD 방식이 무선채널에서 사용되는 기존의 이중화 방식인 TDD(Time Division Duplexing), FDD(Frequency Division Duplexing)와 비교하여 옥내 환경에서 적합한 이중화 방식임을 확인한다.
유도전동기는 프로세스산업과 다른 산업분야에 광범위하게 적용되는 매우 중요한 기기이다. 프랜트를 운전함에 있어서 이의 신뢰성, 효율 및 성능은 매우 중요한 관심사항이다. 특히 유도전동기의 고장을 미리 검출하여 진단하고 고장 아래에서도 시스템이 안전하고 신뢰성 있는 성능을 가질 수 있는 고장허용제어의 실현이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 고정자전류신호 검출과 디지털 신호 프로세싱에 의한 효과적인 유도전동기의 베어링 고장검출 및 진단 기반을 가진 고장허용제어 시스템을 구축하였다. 또한 모타 고장허용제어에 기본이 되는 제어 하드웨어 구조를 제시하였으며 실험을 통하여 이 시스템의 실시간 데이터 취득 성능을 확인하였다.
Prasanna Srinivasan, V;Balasubadra, K;Saravanan, K;Arjun, V.S;Malarkodi, S
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2168-2187
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2021
The smart grid replaces the traditional power structure with information inventiveness that contributes to a new physical structure. In such a field, malicious information injection can potentially lead to extreme results. Incorrect, FDI attacks will never be identified by typical residual techniques for false data identification. Most of the work on the detection of FDI attacks is based on the linearized power system model DC and does not detect attacks from the AC model. Also, the overwhelming majority of current FDIA recognition approaches focus on FDIA, whilst significant injection location data cannot be achieved. Building on the continuous developments in deep learning, we propose a Deep Learning based Locational Detection technique to continuously recognize the specific areas of FDIA. In the development area solver gap happiness is a False Data Detector (FDD) that incorporates a Convolutional Neural Network (CNN). The FDD is established enough to catch the fake information. As a multi-label classifier, the following CNN is utilized to evaluate the irregularity and cooccurrence dependency of power flow calculations due to the possible attacks. There are no earlier statistical assumptions in the architecture proposed, as they are "model-free." It is also "cost-accommodating" since it does not alter the current FDD framework and it is only several microseconds on a household computer during the identification procedure. We have shown that ANN-MLP, SVM-RBF, and CNN can conduct locational detection under different noise and attack circumstances through broad experience in IEEE 14, 30, 57, and 118 bus systems. Moreover, the multi-name classification method used successfully improves the precision of the present identification.
본 논문에서는 쿼드로터의 모터 하나가 완전히 고장이 발생한 경우 쿼드로터의 위치 제어를 위한 능동 결함 허용 제어 방법을 제안한다. 소각의 가정 없이 라그랑지 방정식을 사용하여 쿼드로터의 동적 방정식을 구한다. 제안한 방법에서는 모터의 결함 검출을 위해 고장 검출 및 진단(FDD) 모듈과 고장 검출 및 분리(FDI) 모듈로 구성되는 고장 검출모듈을 설계한다. FDD 모듈에서는 구해진 동력학에 기반하여 쿼드로터의 상태를 관측하는 비선형 관측기를 설계한다. 관측된 쿼드로터의 상태들를 이용하여, 유수 신호를 설계하고 결함을 검출하기 위한 유수 신호의 적절한 문턱 값을 설정한다. 또한 설계된 추가 조건을 사용하여 결함 위치를 알아내기 위한 FDI 모듈을 설계한다. 모터의 결함을 검출한 후 쿼드로터가 원하는 경로로 비행하기 위해 다중 슬라이딩 표면 제어 기법에 기반한 결함 허용 제어기를 설계한다. 마지막으로, 모의실험을 통해 제안한 능동 결함 허용 제어 방법이 효용성을 검증한다.
30 GHz 이상의 밀리미터파 대역에서 1 Gbps 이상의 초고속 광대역 서비스 제공에 적합한 $57\sim64GHz$ 대역에 대한 국내 외 주파수 및 기술 표준화 동향을 조사하고, 이에 대한 서비스 시나리오 및 60 GHz대역에 대한 주파수 특성을 분석하였다. 이를 통해 1 Gbps급 ASK변조 모뎀의 채널 대역폭은 2.5 GHz가 필요하고, 양 방향 FDD 통신을 구현하기 위해 전체 7 GHz 대역폭이 필요함을 산출하였다. 산출된 결과에 따라 국내에 적합한 $57\sim64GHz$ 밀리미터파 대역에 대한 주파수 분배 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 애자일 방법론을 기반으로 한 소프트웨어 개발 프레임워크(AFSP)를 설계하였다. AFSP는 화장된 스크럼 프로세스와 소규모 프로젝트에 최적화된 애자일 프랙티스로 구성된다. AFSP 프랙티스는 스크럼, XP, FDD, DSDM, 크리스탈 클리어로부터 민첩도가 높은 프랙티스를 접목함으로써 소규모 프로젝트 개발 및 관리에 보다 최적화될 수 있도록 하였으며, 소프트웨어 개발 생명 주기에 따라 6대 애자일 프로젝트 성공요소를 반영하여 효과적인 적용이 가능하도록 했다. 또한, AFSP를 소규모 웹 어플리케이션 프로젝트에 적용하고 종합적인 평가를 수행함으로써 그 효율성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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