The objective of this study is to develop a rule-based fault detection algorithm and an experimental verification using an artificial air handling unit. To develop an analytical algorithm which precisely detects a tendency of faulty component, energy equations at each control volume of AHU were applied. An experimental verification was conducted on the HVAC simulator. The rule based FDD algorithm isolated a faulted sensor from HVAC components in summer and winter conditions.
열펌프의 고장감지 및 진단을 위하여 측정값에 대한 분석은 필수적이다. 열펌프의 고장감지는 열전대 등의 온도센서로 수행되는데, 재연성과 센서자체의 오차에 의해 시스템의 정상상태 측정값들은 통상 백색 노이즈의 형태로 존재한다. 고장감지 및 진단시스템을 구축하기 위하여 이상적인 정상상태를 정의하는 기준모델을 추출하게 되는데, 실제 측정값과 모델에 의한 기대값은 수학적 편차, 즉 잔차가 필연적으로 존재하게 된다. 이러한 잔차는 운전조건에 따라 변화하며, 다양한 불확실도를 포함한 확률분포를 갖게 된다. 본 연구에서는 온도센서를 활용하여 정상상태 진단을 수행하고 이를 기반으로 기준모델을 도출하였다. 이후 실측값과 기준모델과의 잔차를 통계적으로 분석하여 고장여부를 판단하는 경계값을 산출하였다. 본 분석에 의하여 열펌프의 고장감지 및 진단시스템의 개발을 위한 불확실도와 경계값을 통계적으로 계산함으로써 진단결과의 확률적 신뢰성을 보장할 수 있는 방법론을 제공하였다.
최근 영구자석 동기전동기는 여러 장점으로 인해 많은 응용 분야에서 적용이 확대되고 있다. 특히 전기 자동차, 항공기 분야, 의료 및 군사 분야에 그 적용이 활발히 진행되고 있어 상대적으로 고 신뢰 운전이 매우 중요한 과제로 대두되고 있으며, 특히 전압 원 인버터의 고장 감지 및 진단 등에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 영구자석 동기전동기의 개방 고장을 감지하고 진단하는 방법을 제안하였고, 모의해석 및 실험을 통해 제안된 방법이 실제 적용이 가능성을 확인하였다. 제안된 방법은 기존의 개방 고장 감지 방법과 달리 별도의 하드웨어를 요구하지 않으며, 또한 빠른 개방 고장 감지 특성을 가지고 있다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.327-338
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2008
A fault tolerant control system design technique has been proposed and analyzed for managing performance degradation in the presence of multiple faults in actuators. The method is based on a control structure with a model reference reconfigurable control design in an inner loop and command input adjustment in an outer loop. The reduced dynamic performance requirements in the presence of different actuator faults are accounted for through different performance reduced (degraded) reference models. The degraded steady-state performances are governed by the reduced levels of command input. The reconfigurable controller is designed on-line automatically in an explicit model reference control framework so that the dynamics of the closed-loop system follow that of the performance reduced reference model under each fault condition. The reduced command input level is determined to prevent potential actuator saturation. The proposed method has been evaluated and analyzed using an aircraft example against actuator faults subject to constraints on the magnitude and slew-rate of actuators.
Nuclear power plants contain several monitoring systems that can identify the in-vessel phenomena of a severe accident (SA). Though a lot of analysis and research is carried out on SA, right from the development of the nuclear industry, not all the possible circumstances are taken into consideration. Therefore, to improve the efficacy of the safety of nuclear power plants, additional analytical studies are needed that can directly monitor severe accident phenomena. This paper presents an interacting multiple model (IMM) based fault detection and diagnosis (FDD) approach for the identification of in-vessel phenomena to provide the accident propagation information using reactor vessel (RV) out-wall temperature distribution during severe accidents in a nuclear power plant. The estimation of wall temperature is treated as a state estimation problem where the time-varying wall temperature is estimated using IMM employing three multiple models for temperature evolution. From the estimated RV out-wall temperature and rate of temperature, the in-vessel phenomena are identified such as core meltdown, corium relocation, reactor vessel damage, reflooding, etc. We tested the proposed method with five different types of SA scenarios and the results show that the proposed method has estimated the outer wall temperature with good accuracy.
측정잡음이 시간에 순차적으로 상관된 경우의 동적 시스템에서의 다중 고장들을 검출하고 진단하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안된 고장검출 및 진단기법은 수정된 상호간섭다중모델 추정 알고리즘을 기반으로 하며 이것은 유색잡음에 대해 자기회귀 모델을 사용하고 측정 차분법을 적용함으로써 일반 비상관 프로세스를 설계하여 상호간섭다중모델 추정 알고리즘에 적용한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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