• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.53-54
• /
• 2018

최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.

• 전기학회논문지P
• /
• 제64권1호
• /
• pp.23-28
• /
• 2015

Measuring the distances between signals in the signal space is usually determined by obtaining the ideal metric which is not easy to obtain. In this research we have investigated the scheme that measures the distances between the signals constructed with the measured voltage signals connected to electric apparatus using Kalman filter and exponential mapping. The metric is defined on the feature signals obtained via the estimation process of a Kalman filter and the mapping process using the exponential transformation. Diagnosis is on the voltage fluctuations is applied to determining whether the system is in the stable state or not due to the unexpected accidents, such as power overcharge, discharge, outages flow may be the cause of the accident. The decision making scheme evaluated with respect to the effectiveness and the degree of complication with different variances. Two methods, the Hard Limit Threshold Scheme(HLTS) and the Interval Energy Scheme(IES) are proposed and compared. In experiments the IES shows better tolerance to impulse noise than the HLTS.

• Computers and Concrete
• /
• 제2권6호
• /
• pp.439-454
• /
• 2005

When deterioration of concrete is observed in a structure, it is highly desirable to determine the cause of such deterioration. Only by understanding the cause can an appropriate repair strategy be implemented to address both the cause and the symptom. In colder climates, bridge deck deterioration is often caused by chlorides from de-icing salts, which penetrate the concrete and depassivate the embedded reinforcement, causing corrosion. Bridge decks can also suffer from other deterioration mechanisms, such as alkali-silica reaction, freeze-thaw, and shrinkage. There is a need for a comprehensive and integrative system to help with the inspection and evaluation of concrete bridge deck deterioration before decisions are made on the best way to repair it. The purpose of this research was to develop a model to help with the diagnosis of concrete bridge deck deterioration that integrates the symptoms observed during an inspection, various deterioration mechanisms, and the probability of their occurrence given the available data. The model displays the diagnosis result as the probability that one of four deterioration mechanisms, namely shrinkage, corrosion of reinforcement, freeze-thaw and alkali-silica reaction, is at fault. Sensitivity analysis was performed to determine which probabilities in the model require refinement. Two case studies are included in this investigation.

• 품질경영학회지
• /
• 제47권1호
• /
• pp.75-86
• /
• 2019

Purpose: It is essential for the steel industry to produce steel products without unexpected downtime to reduce costs and produce high quality products. A hot strip rolling mill consists of many mechanical and electrical units. In condition monitoring and diagnosis, various units could fail for unknown reasons. Methods: In this study, we propose an effective method to detect units with abnormal status early to minimize system downtime. The early warning problem with various units was first defined. An autoencoder was modeled to detect abnormal states. An application of the proposed method was also implemented in a simulated field-data analysis. Results: We can compare images of original data and reconstructed images, as well as visually identify differences between original and reconstruction images. We confirmed that normal and abnormal states can be distinguished by reconstruction error of autoencoder. Experimental results show the possibility of prediction due to the increase of reconstruction error from just before equipment failure. Conclusion: In this paper, hot strip roughing mill monitoring method using autoencoder is proposed and experiments are performed to study the benefit of the autoencoder.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
• /
• 제7권2호
• /
• pp.323-328
• /
• 2021

Diagnostic models are required. Data augmentation is one of the best ways to improve deep learning performance. Traditional augmentation techniques that modify image brightness or spatial information are difficult to achieve great results. To overcome this, a generative adversarial network (GAN) technology that generates virtual data to increase deep learning performance has emerged. GAN can create realistic-looking fake images by competitive learning two networks, a generator that creates fakes and a discriminator that determines whether images are real or fake made by the generator. GAN is being used in computer vision, IT solutions, and medical imaging fields. It is essential to secure additional learning data to advance deep learning-based fault diagnosis solutions in the power industry where facilities are strictly maintained more than other industries. In this paper, we propose a method for generating power facility images using GAN and a strategy for improving performance when only used a small amount of data. Finally, we analyze the performance of the augmented image to see if it could be utilized for the deep learning-based diagnosis system or not.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.180-186
• /
• 2024

본 논문에서는 CNN을 이용한 3상 유도모터 ITSC(Inter-Turn Short Circuit) 고장진단에 있어서, 전류 데이터를 이용한 고장 진단 및 효율적인 이미지 encoding 방법을 제안하도록 한다. 진동, 소음센서를 이용한 방법과 달리 전류를 이용하는 방법은 데이터의 손실이 낮을 수 있다는 장점은 있지만, 3상 신호로 인해 CNN의 채널 수 증가의 부담이있다. 이에 D-Q 동기좌표계의 D축 성분만의 데이터를 활용하여 채널 부담을 줄이고, 효율적인 입력 이미지 구성 방법을 알아보고자 SWM(Slide Window Method)과 GAF(Gramian Angular Field)방식을 비교하도록 하였다. 데이터는 무부하부터 전부하까지 전체 변화를 고려하였으며, 그 결과, GAF방식은 약 74%, SWM방식은 약 65%로, GAF방식이 약 9%의 높은 정확도를 보임을 알 수 있었다. 또한, 학습된 속도에 있어서 약 14.74[s]로 전체 학습 시간대비 차이가 없었으며, 100 epoch 이하에서는 빠른 속도로 학습이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.35-40
• /
• 2017

위성의 상태를 파악하기 위해 기존에는 OOL(Out-Of-Limit) 방식을 많이 사용하여 왔다. OOL은 특정 텔레메트리의 상위, 하위 문턱 값을 지정하여 해당 값을 벗어날 경우 문제가 발생한 것으로 인식 하는 방식이다. 이 방법은 파라미터의 특성을 파악하여 각각의 문턱 값을 정확히 설정해야 하는 전문 지식과 노력이 필요하고 텔레메트리 값이 문턱값 내에서 비정상적으로 변할 경우는 검출할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 위성이 정상 상태일 때 텔레메트리의 통계적 특징 중 러프집합을 이용하여 중요한 것을 선택, 적용하여 퍼지 모델을 구축하고 이상 상태를 구분하는 시스템을 제안한다. 정상 상태의 데이터만 이용하여 모델을 구축하기 때문에 출력값을 비교 하여 사전에 정의되지 않은 비정상 상태의 구분이 가능 하며 다양한 통계 값을 이용하기 때문에 전문 지식 필요 없이 문턱값 내에서 비정상적으로 변하는 텔레메트리를 검출할 수 있다. 제안한 시스템의 동작 확인을 위해 실제 저궤도 관측위성의 배터리 온도 텔레메트리를 적용하여 시험을 수행 하였고 비정규적 운영 상태에 대한 검출이 성공적으로 이루어 졌다.

• 전기학회논문지
• /
• 제59권10호
• /
• pp.1776-1786
• /
• 2010

Intelligent distribution automation system have total monitoring and control capability. The system covers substation, distribution network, distributed generations and customers at HV system. Various intelligent distribution facilities installed at distribution systems have voltage sensor, current sensor, aging monitoring sensor. Intelligent Feeder Remote Terminal Unit (IFRTU) tied to intelligent distribution facilities process information from facilities and it checks information of fault, power quality and aging of distribution facilities. The information is transmitted to master station through communication line. The master station have remote monitoring system covers substation, distribution network, distributed generations and customers. It also have various application programs that maintain optimal network operation by using information from on-site devices.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.94-102
• /
• 2000

본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.307-312
• /
• 2020

본 논문에서는 산업 현장에서 효율적인 전동기 제어를 수행하도록 전동기 보호 릴레이, 스마트 회로 차단기 및 가변 속도 드라이브 등의 스마트 전동기 장치를 하나의 통합 모듈로 대체한 지능형 전동기 제어 시스템을 제안하였다. 제안된 지능형 전동기 제어 시스템은 CIP(Common Industrial Protocol)기반의 네트워크를 통하여 지능형 전동기 제어 시스템에 연결된 각각의 전동기 또는 부하에 대한 중요 데이터를 쉽게 모니터링할 수 있으므로 언제나 정확한 프로세스 제어가 가능하고, 고장 정보 및 기록에 실시간으로 액세스하여 진단을 간소화하며, 장비 가동 중단 시간을 최소화할 수 있다.