• 제목/요약/키워드: intelligent diagnosis

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퍼지 논리를 이용한 원자력 발전소 고압터빈 밸브 고장진단 (Fault Diagnosis for High Pressure Turbine Valve using Fuzzy Logic)

  • 김연태;정병욱;백경동;김성신
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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    • pp.79-82
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    • 2006
  • 본 논문은 원자력 발전소의 주요 제어계통 중에서 터빈 조속기 제어계통에 관련한 성능평가를 목적으로 한다. 터빈 조속기 계통은 고압의 유압계통으로 구성되어 있어 구동설비가 복잡하다. 복잡한 기계설비는 운전 중 많은 오동작에 의한 고장을 일으키고, 유지보수에 어려움이 있다. 이러한 복잡한 기계설비에 있어 운전원에 의한 기계성능 평가는 불리한 점이 많다. 예를 들어 서로 다른 시간에서 일어나는 같은 상황에 대해 다른 판단을 내릴 수 있다는 점이다. 터빈 조속기 계통의 기계설비에 있어서 터빈 밸브 유압공급 및 구동장치는 각 터빈벨브 자체에 부착되어 있어 터빈벨브를 동작시킨다. 터빈벨브들은 구동기 유압 서보실린더(Actuator Hydraulic Servo Cylinder)에 의해 열리고 압축된 스프링에 의해 닫힌다. 이러한 시스템을 진단하기 위해서 본 논문에서는 밸브의 내부 압력의 특징정보를 입력으로 하는 퍼지이론을 적용하여 터빈 밸브 구동설비의 성능을 판단하고자 한다. 퍼지이론에 적용하기위해 터빈 조속기 제어계통의 고압 터빈 조절 벨브와 고압 터빈 정지 밸브의 압력변화 데이터를 이용한다. 퍼지이론의 적용과정에서 퍼지 Rule은 실제 운전원이 압력변화 데이터에 대한 판단기준을 근거로 하여 정하기로 한다. 그리고 퍼지이론에 적용한 결과를 분석하고 실제 터빈 조속기 계통의 전문가가 판단 결과와 비교하였다.

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다층/ART2 신경회로망을 이용한 고장진단 (A Fault Diagnosis Based on Multilayer/ART2 Neural Networks)

  • 이인수;유두형
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.830-837
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    • 2004
  • 본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위한 신경회로망기반 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 시스템의 출력과 다층신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 미리 설정한 문턱값을 넘으면 고장을 감지한다. 고장이 감지되면 다층신경회로망과 ART2 신경회로망을 이용한 고장분류기에서 시스템에서 발생한 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.

조건부 FCM과 방사기저함수네트웍을 이용한 유도전동기 고장 검출 (Detection and Diagnosis of Induction Motor Using Conditional FCM and Radial Basis Function Network)

  • 김승석;이대종;박장환;유정웅;전명근
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.878-882
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    • 2004
  • 본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 방법의 성능이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 알 수 있었다.

디지털 선박 추진 시스템을 위한 임베디드 원격 모니터링 진단 (The Embedded Remote Monitoring Diagnosis for Integration Vessel System)

  • 박세현;노석호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.2708-2716
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    • 2013
  • 본 논문에서는 지능형 디지털 선박의 추진 시스템에서 요구되는 임베디드 원격 모니터링 진단 시스템 개발에 관하여 기술하였다. 원격 모니터링 진단 시스템은 크게 선박 통합 관리시스템, 서버, 원격 모니터링을 담당하는 전용 휴대용 단말기와 상용 스마트폰으로 구성되며, 이를 위하여 사용자 중심의 UI 환경을 가진 통신 프로토콜을 설계하였다. 제안된 시스템은 효율적인 이중구조 통신채널로서 원격 모니터링 시스템에서 간편하면서도 효율적인 통신 프로토콜을 제공하며, 오작동하는 무선통신 채널은 즉시 교체된다. 본 시스템에서는 LCD 화면을 위해 효율적인 임베디드 리눅스 UI를 개발하였으며, 개발된 무선 모니터링 시스템을 평가하기 위하여 실제로 디지털 선박에서 성능을 검증하였다.

지능형 도로정보체계의 유지관리 지식기반 구축을 위한 온라인 고장검출 시스템 연구 (A Study on the Online Fault Detection System to construct the knowledge based Maintenance System of Intelligent Highway Information System)

  • 류승기;최도혁;최대순;문학룡;김영춘;홍규장
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.677-679
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    • 1999
  • This paper introduces a implementation of fault detection for national highway line 3. Fault detection system was installed and operated on national highway line 3, environmental elements caused by abnormal status or faults has often happened. Therefore, the function of fault detection system is to speedy notify fault site, cause as well as scale of fault to manager. Though the fault detection and diagnosis system has been imported in the field of process of water and electric power, it is just beginning step in the field of ITS(Intelligent Transportation Systems). In general, Maintenance system is performed the online/offline process of detection, diagnosis and measure. This paper is studied online detection process, which is realtime remote detection.

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Diagnosing the Cause of Operational Faults in Machine Tools with an Open Architecture CNC

  • Kim Dong Hoon;Kim Sun Ho;Song Jun-Yeob
    • Journal of Mechanical Science and Technology
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    • 제19권8호
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    • pp.1597-1610
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    • 2005
  • The conventional computerized numerical controller (CNC) of machine tools has been increasingly replaced by a PC-based open architecture CNC (OAC) that is independent of a CNC vendor. The OAC and machine tools with an OAC have led to a convenient environment in which user-defined applications can be efficiently implemented within a CNC. This paper proposes a method of diagnosing the cause of operational faults. The method is based on the status of a programmable logic controller in machine tools with an OAC. An operational fault is defined as a disability that occurs during the normal operation of machine tools. Operational faults constitute more than 70 percent of all faults and are also unpredictable because most of them occur without any warning. To quickly and correctly diagnose the cause of an operational fault, two diagnostic models are proposed: the switching function and the step switching function. The cause of the fault is logically diagnosed through a fault diagnosis system using diagnostic models. A suitable interface environment between a CNC and developed application modules is constructed to implement the diagnostic functions in the CNC domain. The results of the diagnosis were displayed on a CNC monitor for machine operators and transmitted to a remote site through a Web browser. The proposed diagnostic method and its results were useful to unskilled machine operators and reduced the machine downtime.

Fault Detection and Diagnosis of Winding Short in BLDC Motors Based on Fuzzy Similarity

  • Bae, Hyeon;Kim, Sung-Shin;Vachtsevanos, George
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제9권2호
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    • pp.99-104
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    • 2009
  • The turn-to-turn short is one major fault of the motor faults of BLDC motors and can appear frequently. When the fault happens, the motor can be operated without breakdown, but it is necessary to maintain the motor for continuous working. In past research, several methods have been applied to detect winding faults. The representative approaches have been focusing on current signals, which can give important information to extract features and to detect faults. In this study, current sensors were installed to measure signals for fault detection of BLDC motors. In this study, the Park's vector method was used to extract the features and to isolate the faults from the current measured by sensors. Because this method can consider the three-phase current values, it is useful to detect features from one-phase and three-phase faults. After extracting two-dimensional features, the final feature was generated by using the two-dimensional values using the distance equation. The values were used in fuzzy similarity to isolate the faults. Fuzzy similarity is an available tool to diagnose the fault without model generation and the fault was converted to the percentage value that can be considered as possibility of the fault.

개념 상승과 속성의 최적 감축에 의한 결정 규칙의 생성 (Generation of Decision Rules Bsed on Concept Ascension and Optimal Reduction of Attributes)

  • 정환묵
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.367-374
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    • 1999
  • 본 논문은 대규모 데이터베이스에서 의사 결정을 위한 지식을 효율적으로 추출하기 위해 개념 상승과 속성 감축에 기반한 통합적 방법을 제안한다. 본 방법은 클리스터링 기법에 의해 개념 트리를 자동생성하고 개념 상승기법에 의해 데이터 베이스를 일반화하며 속성의 중요도를 사용한 속성 감축에 의해 최적감축을 하고 식별가능 행렬과 함수를 사용하여 효율적으로 속성값을 감축하여 최적의 최소결정 규칙을 유도한다. 본 방법은 투자 계획이나 가격 결정과 같은 의사결정 업무 각종 고장 진단이나 의료 진단을 위한 지식 베이스구축 마케팅 분석이나 실험 데이터 분석 고수준의 질의 에 의한 정보검색 등에 효과적으로 사용될수 있다.

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공작기계 지능화를 위한 다중 감시 시스템의 개발-드릴가공에의 적용- (Development of a Multiple Monitioring System for Intelligence of a Machine Tool -Application to Drilling Process-)

  • 김화영;안중환
    • 한국정밀공학회지
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    • 제10권4호
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    • pp.142-151
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    • 1993
  • An intelligent mulitiple monitoring system to monitor tool/machining states synthetically was proposed and developed. It consists of 2 fundamental subsystems : the multiple sensor detection unit and the intellignet integrated diagnosis unit. Three signals, that is, spindle motor current, Z-axis motor current, and machining sound were adopted to detect tool/machining states more reliably. Based on the multiple sensor information, the diagnosis unit judges either tool breakage or degree of tool wear state using fuzzy reasoning. Tool breakage is diagnosed by the level of spindle/z-axis motor current. Tool wear is diagnosed by both the result of fuzzy pattern recognition for motor currents and the result of pattern matching for machining sound. Fuzzy c-means algorithm was used for fuzzy pattern recognition. Experiments carried out for drill operation in the machining center have shown that the developed system monitors abnormal drill/states drilling very reliably.

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퍼지알고리즘을 이용한 전기전자기기의 안전진단방법에 대한 연구 (Study on the method of safety diagnosis of electrical equipments using fuzzy algorithm)

  • 이재철
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권7호
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    • pp.223-229
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    • 2018
  • 최근 전기기기로 인한 화재발생이 급증함에 따라 기기에 대한 안전진단의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구는 지능형의 Fuzzy기술을 이용한 전기기기의 안전진단에 관한 것으로 기기의 사용전류특성, 누적사용시간, 열화특성 및 Arc특성 등의 복합적인 전기안전 요인을 검출하여 진단한다. 이들 안전요인을 실시간으로 추출하기 위하여 각종 Sensor회로, DSP(Digital Signal Processor) 신호처리회로, 무선통신회로 등으로 구성된 Board를 설계하였고, 추출된 4가지 진단정보를 이용하여, 기기의 안전정도를 퍼지수치 값으로 표시하기 위하여 각 정보마다 Gaussian function을 사용한 퍼지 알고리즘을 설계하고 DSP에 실장 하였다. 지능적인 퍼지알고리즘은 4가지의 진단정보를 입력받아 퍼지엔진으로 추론하고 해당기기의 종합적인 안전 상태를 사람의 감성에 익숙한 100단계의 아날로그 퍼지 값으로 출력한다. 본 연구에서 구현된 DSP 하드웨어와 퍼지 알고리즘을 융합한 보드의 실험을 통하여, 전기기기의 운전 중 실시간 안전 상태를 복합적으로 검출하고, 사람에게 친화적인 감성적 퍼지 값으로 진단결과를 출력하는 기능을 소형의 DSP Board에서 구현할 수 있음을 입증하였다. 향후 인공지능 전용 Micom이 출시된다면 지능을 바탕으로 보다 진보된 진단 시스템을 연구할 수 있을 것으로 기대한다.