• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2004

본 논문에서는 실내대기 가스모니터링 시스템에서의 센서 고장 진단을 위한 신경회로망 기반 고장진단방법을 제안한다. 제안한 고장진단 방법에서는 신호패턴추출을 위해 센서히터 온도조절방법을 이용하였으며, 분류를 위해서는 ART2 신경회로망을 이용하였다. 그리고 가스모니터링 시스템의 실제 데이터를 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 ART2 신경회로망 기반 센서고장진단방법의 성능과 유용성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.767-774
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• 2011

최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 세계 선진 국가들뿐만 아니라 국내에서도 개발과 보급에 많은 투자를 하고 있다. 풍력발전 시스템은 블레이드, 발전기 및 인버터 등으로 구성된 복잡한 시스템으로 최근 들어 풍력발전 시스템의 각 구성요소의 고장에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 풍력발전과 관련된 고장진단은 주로 진동센서로부터의 신호처리에 의해 기계적인 고장을 검출 및 진단하는 것이 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전시스템에 사용되고 있는 인버터의 고장진단에 적용될 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 또한 시뮬레이션 및 실제 시스템에의 적용을 통해 제안된 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.1113-1119
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• 2000

To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.36-45
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• 2005

이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 측정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FFT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균 신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석 온 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.132-137
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• 2006

유도전동기에 대한 결함 검출의 도구로서 축방향 누설자속 측정 방법을 사용할 수 있는가를 평가하고 전동기고장 검출에 관한 진단 알고리즘을 개발하기 위한 회전자에 관한 2번째 논문이다. 결함 검출을 위해 운전 중인 전동기의 끝단에 설치된 자속코일 센서로 누설자속 신호를 수집하며 전동기의 각종 결함을 검출하기 위해 시간과 주파수 영역에서 신호를 분석하였다. 센서 신호 형상이 전동기 각각의 결함에 대해 시간과 주파수 영역에서 해석하였다. 전동기의 회전자 관련 격함인 회전자봉 파손, 단락환 파손 및 회전자 편심이 축방향에서 측정된 고해상도의 스펙트럼으로부터 검출할 수 있는 방법을 확인하였다. 누설자속 스펙트럼으로부터 특정 주파수와 회전자봉 통과주파수의 측파대를 분석함으로서 회전자 결함을 검출하는 방법을 알았다. 또 유도전동기에 대하여 축방향 누설자속 측정을 위한 최적의 자속코일센서 및 측정시스템을 검증하고 회전자 결함을 검출하기 위한 방법을 개발하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제23권4호
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• pp.409-430
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• 2006

The aim of this study is to investigate the reliability of strong motion records processed by causal and acausal Butterworth filters in comparison to the results obtained from a synthetic accelerogram. For this purpose, the fault parallel component of the Bolu record of the Duzce earthquake is modeled with a sum of exponentially damped sinusoidal components. Noise-free velocities and displacements are then obtained by analytically integrating the synthetic acceleration model. The analytical velocity and displacement signals are used as a standard with which to judge the validity of the signals obtained by filtering with causal and acausal filters and numerically integrating the acceleration model. The results show that the acausal filters are clearly preferable to the causal filters due to the fact that the response spectra obtained from the acausal filters match the spectra obtained from the simulated accelerogram better than that obtained by causal filters. The response spectra are independent from the order of the filters and from the method of integration (whether analytical integration after a spline fit to the synthetic accelerogram or the trapezoidal rule). The response spectra are sensitive to the chosen corner frequency of both the causal and the acausal filters and also to the inclusion of the pads. Accurate prediction of the static residual displacement (SRD) is very important for structures traversing faults in the near-fault regions. The greatest adverse effect of the high pass filters is their removal of the SRD. However, the noise-free displacements obtained by double integrating the synthetic accelerogram analytically preserve the SRD. It is thus apparent that conventional high pass filters should not be used for processing near-fault strong-motion records although they can be reliably used for far-fault records if applied acausally. The ground motion parameters such as ARIAS intensity, HUSID plots, Housner spectral intensity and the duration of strong-motion are found to be insensitive to the causality of filters.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.86-92
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• 2009

유도 전동기의 사용이 증가함에 따라 유도전동기의 고장은 산업 사회에 커다란 피해를 끼치게 되었다. 그렇기 때문에 유도 전동기의 고장을 찾아내는 것은 매우 중요한 문제로 부각되었다. 하지만 그 중에서도 문제점은 유도전동기의 고장은 종종 오랜 시간에 걸쳐 진행된다는 것이다. 그것은 빠른 진단이 매우 중요하다는 것을 뜻한다. 이에 대해 많은 연구가 진행되어 왔으며 가장 일반적으로 쓰이는 고장 진단 방법은 진동 센서를 이용한 전동기의 기계적 고장을 찾는 방법이다. 하지만 이 방법은 신뢰도가 높은 검증 방법임에도 불구하고 높은 시스템 가격과 활용의 어려움으로 인해 새로운 방법들이 시도가 되었다. 이 논문은 시스템을 기반으로 웨이블릿 변환을 이용한 유도전동기의 고장 진단 기술을 구현하는 것을 보여주며 윈도우즈 기반 C++을 이용하여 고장인지 아닌지를 결정하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 전체 시스템은 전류 데이터 수집 보드와 PC를 이용한 신경망 알고리즘으로 실시간으로 수행 될 것이다.

• 전기학회논문지
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• 제62권2호
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• pp.155-163
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• 2013

As the increasing HIF(High Impedance Fault) with the arc cannot be easily detected for the low fault current magnitude compared to actual load in distribution line. However, the arcing current shows that the magnitude varies with time and the signal is asymmetric. In addition, discontinuous changes occur at starting point of arc. Considering these characteristics, wavelet transformation of actual current data shows difference between before and after the fault. Althogh raw data(detail coefficient) of wavelet transform may not be directly applied to HIF detection logic in a device, there are several developing methods of HIF monitoring data using the original wavelet coefficients. In this paper, a simple and effective developing methods of HIF monitoring data were analized by using the signal data through an actual HIF experiment to apply them to economic devices. The methods using the sumation of the wavelet coefficient squares in one cycle of the fundamental frequency as the energies of the wavelet coefficeits and the sumation of the absolute values were compared. Besides, the improved method which less occupies H/W resouces and can be applied to field detection devices was proposed. and also Verification of this HIF detection method through field test on distribution system in KEPCO power testing center was performed.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권1호
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• pp.5-9
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• 2019

Optical emission spectroscopy is used to identify chemical species and monitor the changes of process results during the plasma process. However, plasma process monitoring or fault detection by using emission signal variation monitoring is vulnerable to background signal fluctuations. IR heaters are used in semiconductor manufacturing chambers where high temperature uniformity and fast response are required. During the process, the IR lamp output fluctuates to maintain a stable process temperature. This IR signal fluctuation reacts as a background signal fluctuation to the spectrometer. In this research, we evaluate the effect of infrared background signal fluctuation on plasma process monitoring and improve the plasma process monitoring accuracy by using simple infrared background signal subtraction method. The effect of infrared background signal fluctuation on plasma process monitoring was evaluated on $SiO_2$ PECVD process. Comparing the $SiO_2$ film thickness and the measured emission line intensity from the by-product molecules, the effect of infrared background signal on plasma process monitoring and the necessity of background signal subtraction method were confirmed.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권5호
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• pp.1029-1039
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• 2013

To avoid undesirable disconnection of healthy wind generators (WGs) or a wind power plant, a WG protection relay should discriminate among faults, so that it can operate instantaneously for WG, connected feeder or connection bus faults, it can operate after a delay for inter-tie or grid faults, and it can avoid operating for parallel WG or adjacent feeder faults. A WG protection relay based on the positive- and negative-sequence fault components is proposed in the paper. At stage 1, the proposed relay uses the magnitude of the positive-sequence component in the fault current to distinguish faults requiring non-operation response from those requiring instantaneous or delayed operation responses. At stage 2, the fault type is first determined using the relationships between the positive- and negative-sequence fault components. Then, the relay differentiates between instantaneous operation and delayed operation based on the magnitude of the positive-sequence fault component. Various fault scenarios involving changes in position and type of fault and faulted phases are used to verify the performance of the relay. This paper concludes by implementing the relay on a hardware platform based on a digital signal processor. Results indicate that the relay can successfully distinguish the need for instantaneous, delayed, or non-operation.