배전선로에서 지락사고가 발생할 경우 신속한 검출은 감전사고 예방, 전기화재 방지 및 전력설비의 최적 운용에 있어서 중요하다. BEF(Back-fed Earth Fault)는 일종의 배전선로 지락사고로 부하측이 지락되는 경우이며 지락전류가 매우 작기 때문에 전류 검출에 의하여 배전 계통을 보호하기는 어려우나 배전 자동화 지역에서는 UVR(Under Voltage Relay)을 이용하여 보호한다. 그러나 배전 자동화가 되지 않은 지역에서는 UVR에 의해 보호가 불가능하므로 BEF의 특성을 해석하여 경제적으로 BEF를 방지하여야 한다. 본 논문에서는 RTDS, EMTP 시뮬레이션, ETSA의 실증 시험 데이터를 비교, 검토하여 기준 영상전류치를 설정하고, 이를 적용하여 측정된 영상 전류와 설정된 기준치를 비교하여 3상-단일 접지 배전 시스템의 정상 상태와 BEF의 구분이 가능한 BEF검출 알고리즘을 제안하였다. 다양한 조건에서 ETSA의 현장 시험에 적용하여 검토한 결과 3상-단일 접지 배전 시스템에서 제안된 BEF 검출 알고리즘의 타당성이 입증되었다. 따라서 본 알고리즘을 적용하여 배전선로를 운용하면 BEF에 의한 재해의 예방이 가능하리라 사료된다.
Sound based machine fault diagnosis is the process consisting of detecting automatically the damages that affect the machines by analyzing the sounds they produce during their operating time. The collected sounds being inevitably corrupted by random disturbance, the most important part of the diagnosis consists of discovering the hidden elements inside the data that can reveal the faulty patterns. This paper presents a novel feature extraction methodology that combines various digital signal processing and pattern recognition methods for the analysis of the sounds produced by the drills. Using the Fourier analysis, the magnitude spectrum of the sounds are extracted, converted into two-dimensional vectors and uniformly normalized in such a way that they can be represented as 8-bit grayscale images. Histogram equalization is then performed over the obtained images in order to adjust their very poor contrast. The obtained contrast enhanced images will be used as the features of our diagnosis system. Finally, principal component analysis is performed over the image features for reducing their dimensions and a nonlinear classifier is adopted to produce the final response. Unlike the conventional features, the results demonstrate that the proposed feature extraction method manages to capture the hidden health patterns of the sound.
본 논문에서는 MANET에서 링크고장 발생시 빠른 경로복구 기능을 갖는 다중경로기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 데이터 전송이 필요할 경우 종단간 가장 신뢰성이 높은 주경로와 주경로상에 고장이 발생할 경우 전송경로를 복구하기 위한 보조경로를 설정하고, 주경로를 통해 데이터를 전송하게 된다. 데이터 전송도중 주경로상의 링크에 고장이 발생하면 보조경로를 이용하여 빠르게 복구함으로써 데이터의 손실을 줄이고 새로운 경로설정을 위한 제어패킷 트래픽을 줄이게 된다. 제안한 프로토콜의 성능을 QualNet 시뮬레이터를 이용하여 기존 프로토콜들과 비교분석하였고, 성능분석결과 본 논문에서 제안한 프로토콜이 기존 프로토콜들에 비해 종단간 패킷전송률이 약 10-20% 정도 높고, 링크고장시 경로복구시간은 3배 정도 빠름을 알 수 있었다.
머신러닝 기법을 활용하여 LDPE (Low Density Polyethylene) 공정의 이상을 사전 감지하고, 설비의 수명을 예측할 수 있는 기술을 소개한다. 안전성과 생산성 극대화를 위해, 화학 공정의 예상치 못한 이상을 사전에 감지하고 예방하는 것은 매우 중요하다. LDPE 공정은 3,000 kg/㎠g 이상까지 승압되는 고압 공정이기 때문에, ESD (Emergency Shutdown)가 발생하면 예상치 못한 부동이 발생하고, 그에 따른 보수 기간 증가로 인한 생산성 손실이 발생한다. 고압 공정의 주요 변수들의 운전 데이터를 수집하고, 비지도학습 머신러닝 기술을 활용하여, ESD의 사전 감지 모형을 개발하였다. 4회의 ESD를 2.4일 전에 감지하는 결과를 얻을 수 있었다. 더불어, 물리적으로 의미 있는 핵심 변수들을 활용하면, 고압 설비의 수명을 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 정압기의 이상 상태 진단을 위한 기계학습 방법을 제안한다. 일반적으로 설비의 이상 상태 탐지를 위한 기계학습 모델 구현에는 관련 센서의 설치와 데이터 수집 과정이 동반되나, 정압기는 설비 특성상 안전문제에 매우 민감하여 추가적인 센서 설치가 매우 까다롭다. 이에 본 논문에서는 센서의 추가 설치 없이 정압기 설비에서 자체 수집되는 유량과 유압 데이터만을 가지고 정압기의 이상 상태를 조기에 판단하는 기계학습 모델을 제안한다. 본 논문에서는 정압기의 비정상데이터가 충분하지 않은 관계로, 모델 학습 시 오버 샘플링(Over-Sampling)을 적용하여 모델이 모든 클래스에 균형적으로 학습하도록 하였다. 또한, 그레이디언트 부스팅(Gradient Boosting), 1차원 합성곱 신경망(1D Convolutional Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory) 등의 기계학습 알고리즘을 적용하여 정압기의 이상 상태를 판단하는 분류모델을 구현하였고, 실험 결과 그레이디언트 부스팅 알고리즘이 정확도 99.975%로 가장 성능이 우수함을 확인하였다.
When a fault relating to the urgent alarm occurs, we must prevent control rods from dropping and make one of two grippers in Control Rod Drive Mechanism (CRDM) grip the drive rod taking a control rod assembly. To enhance the reliability of holding control rods, we order two grippers to hold the drive rod. This action is called the double holding. In the middle of the movement of the drive rod, the latching of the drive rod can cause friction between a gripper and the drive rod. This state may give damage to both the gripper and the drive rod. In this paper, we have devised the method which can have two grippers hold the drive rod more stably, without damaging the equipment.
This paper proposes two test procedures for detecting functional faults in semiconductor random access memories (RAM's) and a new testimg scheme to execute the proposed test procedures. The first test procedure detects stuck-at faults, coupling faults and decoder faults, and requires 19N operations, which is an improvement over conventional procedures. The second detects restricted patternsensitive faults and requires 69N operations. The proposed scheme uses Built-In Self Testing (BIST) techniques. The scheme can write into more memory cells than I/O pins can in a write cycle in test mode. By using the scheme, the number of write operations is reduced and then much testing time is saved.
Leakage impulse current of the contaminated insulators by using experiment data were studied. The impulse current in phase-time relationship was analyzed on line post insulators. Also, frequency components and crest factor of the leakage current were investigated to provide a scheme for an early detection of insulator incipient failure. The study shows that the phase-time characteristic is non-stationary and random and, non-harmonic component and crest factor can be promising parameters for detecting insulator leakage currents.
The clack of Insulator, which results from internal or external surges such as electrical, mechanical, and thermal stress, might cause ground fault and a power failure without proper repairs. In order to minimize losses caused by a short-term or long-term power failure, it is necessary to detect the deteriorated insulator as early as possible. To do so, we will develop a new device, which can detect and trace an deteriorated insulator by monitoring its physical change the variation of frequency spectrum. This device will do so by finding a Periodic wave sharp (120 Hz), a peculiar wave generated by defused electricity.
Design and experiments of a nondestructive system to inspect deterioration of ACSR-OC (ACSR Outdoor Cross-linked Polyethylene Insulated Wire usually used in HV overhead distribution lines presented in this paper. ACSR-OC conductor built to pollutants air for a long period would be easily progress to corrode so that it may lead to the reduction of the effective cross section area of conductors. A fault diagnosis system consisting of a solenoid sensor, a constant current source with RF frequency signal processing unit and a motor driver/controller designed and implemented. This instrument can dot the sensor output variation due to deterioration corrosion, continuously. As a result, it was shown such corrosion detector can readily be utilized estimating the diameter change due to deterioration overhead distribution lines and in giving an warning or inform before severe aged conductor lead to fail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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