• 제목/요약/키워드: fault prediction

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알루미늄 고용체 합금의 고온변형 거동에 관한 연구 (A Study on the High Temperature Deformation Behavior of a Solid Solution Aluminium Alloy)

  • 김호경
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제21권2호
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    • pp.346-351
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    • 1997
  • The creep characteristics of an Al-5wt.% Ag alloy including the stress exponent, the activation energy for creep and the shape of the creep curve were investigated at a normalized shear stress extending from $ 10^{-5}{\;}to{\;}3{\times}10^{-4}$ and in the temperature range of 640-873 K, where silver is in solid solution. The experimental results shows that the stress exponent is 4.6, the activation energy is 141 kJ/mole, and the stacking fault energy is $180{\;}mJ/m^2$, suggesting that the creep behavior of Al-5 wt.% Ag is similiar to that reported for pure aluminum, and that under the current experimental conditions, the alloy behaves as a class II(metal class). The above creep characteristics obtained for Al-5 wt.% Ag are discussed in the light of prediction regarding deformation mechanisms in solid solution alloys.

머신러닝을 이용한 드론의 고장진단에 관한 연구 (Fault Diagnosis of Drone Using Machine Learning)

  • 박수현;도재석;최성대;허장욱
    • 한국기계가공학회지
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    • 제20권9호
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    • pp.28-34
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    • 2021
  • The Fourth Industrial Revolution has led to the development of drones for commercial and private applications. Therefore, the malfunction of drones has become a prominent problem. Failure mode and effect analysis was used in this study to analyze the primary cause of drone failure, and blade breakage was observed to have the highest frequency of failure. This was tested using a vibration sensor placed on drones along the breakage length of the blades. The data exhibited a significant increase in vibration within the drone body for blade fracture length. Principal component analysis was used to reduce the data dimension and classify the state with machine learning algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbor, Gaussian naive Bayes, and random forest. The performance of machine learning was higher than 0.95 for the four algorithms in terms of accuracy, precision, recall, and f1-score. A follow-up study on failure prediction will be conducted based on the results of fault diagnosis.

불가항력적 의료사고에 대한 국가보상의 공법적 검토 (A Study on Irresistible Medical Accidents Victims Relief System in the Perspective of Public Law)

  • 이호용
    • 의료법학
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    • 제11권1호
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    • pp.59-84
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    • 2010
  • Medical practice is characterized by various physiological response and uncapacity of prediction, therefore when medical accident occur it's hard to prove medical professionals' mistake. Though medical accident by medical professionals' mistake will be compensated anyhow, about irresistible medical accidents, no one should be not bound to compensate, victims get into very difficult situation. So, the nation don't negligent irresistible medical accidents but compensate anyway. As in the past, to the legal principle's constitution of irresistible medical accidents, theory of liability without fault was adapted, and it was said this theory was illogical in theory of liability with fault. But the subject of compensation to irresistible medical accidents is nation, nation don't participate in medical treatment therefore there is no room to occur mistake. And it is not reasonable to regard medical agency as a truster of public service, to cast to it responsibility of medical accidents. The problem of compensation to irresistible medical accidents is understood under the theory of social compensation. Social compensation is consisted of compensation to sacrifice and contribution to nation and society and compensation to sacrifice revealed under danger, the compensation to irresistible medical accidents belongs to the latter. This is near to concept of relief, is applied to national compensation system supplementarily, and compensation have no option but to compensate minimum. And there are not relation between national compensation system of irresistible medical accidents and proof liability transposition and theory of liability with out fault, merely in side of sharing responsibility burden between medical treater and victim, it is reasonable to discuss transportation of proof liability and compulsive liability insurance together.

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LPC 분석 기법 및 EM 알고리즘 기반 잡음 환경에 강인한 진동 특징을 이용한 고 신뢰성 유도 전동기 다중 결함 분류 (High-Reliable Classification of Multiple Induction Motor Faults using Robust Vibration Signatures in Noisy Environments based on a LPC Analysis and an EM Algorithm)

  • 강명수;장원철;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.21-30
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    • 2014
  • 최근 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 결함으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 결함 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 유도전동기의 결함을 조기에 식별하기 위해 선형예측 코딩(LPC)기법과 Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 각각의 유도 전동기 고장의 스펙트럼 포락처리 모델을 추정한다. 앞서 두 기법을 사용하여 추정된 고장 유형 모델과 마할라노비스 거리(MD) 기법을 사용하여 유도전동기의 결합을 분류한다. 또한 제안된 알고리즘 성능을 평가하기 위해 기존에 제안된 진동 신호의 특징을 이용한 유도 전동기 결함 분류 알고리즘과 분류 정확도 측면에서 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 잡음이 없는 환경 및 잡음이 섞인 환경에서도 높은 분류 성능을 보였다.

Condition Assessment for Wind Turbines with Doubly Fed Induction Generators Based on SCADA Data

  • Sun, Peng;Li, Jian;Wang, Caisheng;Yan, Yonglong
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제12권2호
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    • pp.689-700
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    • 2017
  • This paper presents an effective approach for wind turbine (WT) condition assessment based on the data collected from wind farm supervisory control and data acquisition (SCADA) system. Three types of assessment indices are determined based on the monitoring parameters obtained from the SCADA system. Neural Networks (NNs) are used to establish prediction models for the assessment indices that are dependent on environmental conditions such as ambient temperature and wind speed. An abnormal level index (ALI) is defined to quantify the abnormal level of the proposed indices. Prediction errors of the prediction models follow a normal distribution. Thus, the ALIs can be calculated based on the probability density function of normal distribution. For other assessment indices, the ALIs are calculated by the nonparametric estimation based cumulative probability density function. A Back-Propagation NN (BPNN) algorithm is used for the overall WT condition assessment. The inputs to the BPNN are the ALIs of the proposed indices. The network structure and the number of nodes in the hidden layer are carefully chosen when the BPNN model is being trained. The condition assessment method has been used for real 1.5 MW WTs with doubly fed induction generators. Results show that the proposed assessment method could effectively predict the change of operating conditions prior to fault occurrences and provide early alarming of the developing faults of WTs.

지하수위 이상 변동에 나타난 2016 ML5.8 경주 지진의 전조 가능성 (The Abnormal Groundwater Changes as Potential Precursors of 2016 ML5.8 Gyeongju Earthquake in Korea)

  • 이현아;함세영;우남칠
    • 자원환경지질
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    • 제51권4호
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    • pp.393-400
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    • 2018
  • 2016년 9월 12일 발생한 $M_L5.8$ 경주 지진과 2017년 11월 15일 $M_L5.4$ 포항 지진은 국내에 지진 예측가능성에 대한 관심을 불러일으켰다. 지진 예측의 가능성에 대한 회의적인 의견이 있음에도 불구하고 세계적으로는 지진 발생 전 이상 변동을 보이는 인자들의 관측과 평가가 지속되고 있다. 본 연구에서는 양산단층대의 지하수위 정밀 관측을 위해 시범 운용 중인 양산 지하수 정밀관측공에서 2015년부터 관측된 지하수의 비정상적인 상승 사례를 보고하였다. 이 이상 변동은 다양한 수리지질학적 인자들을 고려하였을 때 지진 전조일 가능성이 높다고 판단된다. 그럼에도 불구하고 단일 관정의 단일 요소에서 나타난 자료만으로 지진 전조를 섣불리 판단할 수 없다. 장기적으로는 전조 현상 연구와 평가를 위한 전문기구의 설립이 필요하다.

Development of smart car intelligent wheel hub bearing embedded system using predictive diagnosis algorithm

  • Sam-Taek Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권10호
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    • pp.1-8
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    • 2023
  • 자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.

원자력발전소의 부지감시시스템의 운영과 활용 (Site Monitoring System of Earthquake, Fault and Slope for Nuclear Power Plant Sites)

  • 박동희;조성일;이용희;최원학;이동훈;김학성
    • 자원환경지질
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    • 제51권2호
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    • pp.185-201
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    • 2018
  • 원자력발전소는 부지선정, 부지조사, 설계, 건설 및 운영의 전 과정에 걸쳐 지질조사, 단층 및 지진 특성 분석, 탄성파 탐사, 시추조사, 지반특성 분석 등 모든 가능한 지질학적, 지진학적, 지구물리학적 조사와 자료 분석을 통하여 자연재해 및 인위적 재해에 대하여 건전성을 확보할 수 있도록 견고하게 건설, 운영되고 있다. 본 단보에서는 한국수력원자력(주)에서 자연재해에 대해 원자력발전소 부지의 안전성을 평가하기 위하여 구축하여 운영 중인 지진관측시스템, 단층감시시스템, 사면감시시스템 등 일련의 부지감시시스템의 현황 및 주요 관측 자료에 대한 분석결과를 소개하고자 한다. 원자력발전소에는 발전소의 구조물 및 자유장에 여러 대의 가속도계와 지진 트리거로 구성된 지진감시계통을 구성하여 내진설계의 적절성 평가, 지진으로 인한 운전기준 초과 판정, 지진 신속 대응에 활용하고 있다. 이와는 별도로 단층과 지진과의 상관성 분석, 지진발생 특성 연구, 지진재해도 평가 등 원전 부지의 지진안전성 확보를 위하여 1999년부터 원자력 발전소 부지 내 및 인근 지역에 총 13개소의 지진관측소를 운영하고 있으며, 2017년 최신의 지진관측 장비로 교체 설치하였다. 또한 원전 인근의 단층의 활동성을 감시하기 위하여 국내에서 처음으로 체계적으로 단층감시 기반을 확립한 읍천단층 감시시스템(Eupcheon Fault Monitoring System, EFMS)을 2012년 1월부터 운영하고 있다. EFMS는 시추공 변형률계 및 지진계, 지표변위계, GPS, 지하수위계 등으로 구성되며, 상기 계측기의 자료분석 결과 읍천단층은 한반도 동남부 일대에서 발생된 지진에 의해서도 영향을 받지 않는 안정된 단층임을 입증할 수 있었으며, 단층의 지진 안전성 해석과 지진예측 연구에도 단층 감시시스템이 매우 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. 추가적으로, 2016년부터는 원전 부지 내 사면의 안전성 평가를 위하여 한울원전 배후사면을 대상으로 지중경사계, 지표경사계, 사면변위계, 강우량계 등을 설치하고 K-SLOPE 시스템을 구축하여 사면 거동을 감시하고 있으며, 전체 사면의 거시적 변형거동 평가를 위해 지상 LiDAR를 활용한 분석을 실시하였다. 상기와 같이 한국수력원자력(주)에서는 원자력발전소의 지진 등 자연재해에 대한 부지 안전성 평가를 위하여 실시간 부지 감시기반을 구축, 운영하고 있으며 지속적인 관측자료의 분석기법 고도화, 지진 및 단층과의 상관성 분석, 단층 장기 거통특성예측 기술개발을 통하여 보다 견고하게 원자력발전소의 지진안전성 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Enhancement of the Virtual Metrology Performance for Plasma-assisted Processes by Using Plasma Information (PI) Parameters

  • Park, Seolhye;Lee, Juyoung;Jeong, Sangmin;Jang, Yunchang;Ryu, Sangwon;Roh, Hyun-Joon;Kim, Gon-Ho
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2015년도 제49회 하계 정기학술대회 초록집
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    • pp.132-132
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    • 2015
  • Virtual metrology (VM) model based on plasma information (PI) parameter for C4F8 plasma-assisted oxide etching processes is developed to predict and monitor the process results such as an etching rate with improved performance. To apply fault detection and classification (FDC) or advanced process control (APC) models on to the real mass production lines efficiently, high performance VM model is certainly required and principal component regression (PCR) is preferred technique for VM modeling despite this method requires many number of data set to obtain statistically guaranteed accuracy. In this study, as an effective method to include the 'good information' representing parameter into the VM model, PI parameters are introduced and applied for the etch rate prediction. By the adoption of PI parameters of b-, q-factors and surface passivation parameters as PCs into the PCR based VM model, information about the reactions in the plasma volume, surface, and sheath regions can be efficiently included into the VM model; thus, the performance of VM is secured even for insufficient data set provided cases. For mass production data of 350 wafers, developed PI based VM (PI-VM) model was satisfied required prediction accuracy of industry in C4F8 plasma-assisted oxide etching process.

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객체지향 메트릭을 이용한 변경 발생에 대한 예측 모형 (A Prediction Model for Software Change using Object-oriented Metrics)

  • 이미정;채흥석;김태연
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권7호
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    • pp.603-615
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    • 2007
  • 다양한 이유로 소프트웨어는 변경이 될 수 있으며 이는 유지보수 비용의 상승을 초래한다. 소프트웨어 메트릭은 클래스의 특성에 대한 정량적인 값으로서 유지보수 비용, 결함의 가능성 여부 등을 예측하는데 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 객체지향 메트릭과 산업체의 실제 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 변경 발생 횟수와의 관계를 제시한다. 규모, 복잡도, 결합도, 상속과 다형성 측면에서 7개의 메트릭이 사용되었으며, .NET 플랫폼 기반의 정보 시스템의 개발 과정에서 변경 발생 횟수에 대한 자료를 수집하였다. 본 논문에서는 다중회귀분석 기법을 이용하여 사용된 객체지향 메트릭으로부터 변경 발생횟수를 예측하는 모형을 제시한다.