감지기의 고장 발견, 확인, 보완은 복잡한 항공 시스템의 중요한 문제로 부각되어 왔으며, 그동안 칼만 필터를 이용한 기존 추정기술 혹은 온라인 학습 인공지능 알고리듬 등이 이 같은 문제를 해결하기 위해 제시되어 왔다. 본 연구에서는 여분의 감지기가 없는 항공제어계에 대해 온라인 학습 신경망을 이용한 감지기의 고장 발견, 확인, 그리고 보완에 관해 초점을 둔다. 이 내고장성 항공제어계는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 포괄적인 감지기의 고장을 발견하는 능력을 가진다. 어떤 경우에서는 기존의 감지기 고장 발견 방법의 성능을 향상시키기 위해 수정된 감지방법이 소개되고 그 보완된 감지방법을 이용하여 기존의 방법과 성능비교가 이루어졌다.
주택화재 예방을 위해 10년 동안 전지 교체 없이 지속적으로 유지가 되도록 회로 설계된 저소비 전력의 광전식 단독경보형감지기의 개발 경험을 보고한다. 시장규모가 국내에 비해 100배 이상 큰 일본을 대상으로 인증을 받도록 개발되었고, KFI 규격과 JFEII에 대한 시험 규격 비교 검토도 수행되었다. 감지기의 경보는 부저와 표시 LED를 통해 표현되며, 경보와 고장 및 화재 시의 동작 주기와 동작 시간이 기술되어 있다. 소비 전류를 줄이기 위해 적용된 주요 전자 회로 부분과 구현된 감지기의 동작 특성 분석 결과가 나타나 있다. 또한, 구현된 감지기의 소비 전류 측정값과 전지의 방전 특성 실험 결과를 통해 10년 동안 적용 가능함을 나타내었다.
차동식 스포트형 공기 팽창식 열감지기를 인위적으로 높은 온도에서 가속열화시켜 경년변화되는 특성에 대하여 연구하였다. 이 연구는 현장에 설치된 감지기가 화재 또는 점검기기에 의한 고온의 열에 노출되었을 경우에 감지기의 동작에 미치는 영향을 분석하기 위하여 실험하였다. 실험결과 현장에서 5년 동안 사용되었던 2005년 B사 감지기는 $100^{\circ}C$의 온도에서 1시간 동안 노출되었을 경우에 감지기가 동작하지 않는 경우가 발생하였다. 이것은 감지기 감열실내의 팽창된 공기가 리크공 이외의 곳에서 리크 되었기 때문인 것으로 판단된다. 그러나 감지기의 동작표시를 나타내는 LED는 온도가 $160^{\circ}C$까지 올라갔음에도 불구하고 모두 정상적으로 동작하였다. 따라서 동작표시 LED의 회로소자는 고장은 발생하지 않았음을 알 수 있었다.
테스트 기술자들에게 아날로그 회로(또는 혼합신호 회로)의 테스트와 진단은 여전히 어려운 문제여서 이를 해결할 수 있는 효과적인 테스트 방법이 크게 요구된다. 본 논문에서는 time slot specification(TSS) 기반의 내장 전류감지기(Built-in Current Sensor)를 이용한 새로운 아날로그 회로의 테스트 기법을 제안한다. 또한 TSS에 기반 하여 고장 위치를 찾아내고 고장의 종류를 구별해 내는 방법을 제시한다. TSS 기법과 함께 제안하는 내장 전류감지기는 높은 고장 용이도와 높은 고장 검출을 그리고 아날로그 회로내 강고장과 약고장에 대한 높은 진단율을 갖는다. 제안하는 방법에서는 주출력과 전원단자등을 테스트 포인트로 사용하고 전류감지기를 자동 테스트 장치(Automatic Test Equipment)에 구성하므로써 테스트 포인트 선택과정의 복잡도를 줄일 수 있다. 내장 전류 감지기의 디지털 출력은 아날로그 IC 테스트를 위한 내장 디지털 테스트 모듈과 쉽게 연결된다.
차동식 스포트형 공기 팽창식 열감지기를 인공 가속열화 시켰을 때 발생하는 고장 원인에 대하여 분석하였다. 감지기에 고장이 발생하는 원인은 감열실 금속을 고정하는 접합재(binder)가 플라스틱 몰딩(moulding)에서 분리되어 발생하는 고장과, 감열실 금속과 다이어프램 금속을 고정하는 플라스틱 몰딩에 균열이 발생되는 고장으로 확인되었다. 고장이 발생하지 않은 감지기는 감열실 금속 및 다이어프램 금속이 플라스틱 몰딩에 접합재로 완전히 부착되어 있었다. 또한 2010G 감지기는 접합재의 기계적 강도를 향상시키기 위하여 접합재에 유리강화섬유가 추가되었음이 확인되었다. 감지기 종류별에 따른 플라스틱과 접합재의 밀도에는 큰 차이가 없었다. 그러나 감지기의 플라스틱에 대한 열중량분석(TGA) 결과, 제작년도는 같지만 제조회사가 다른 2005A와 2005B의 플라스틱 열적특성이 동일하지 않은 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 신경조직망을 이용한 항공제어계의 내고장성 성능에 대해 관점을 두었다. 이 내고장성 제어계는 감지기와 작동기의 고장 발견. 확인 그리고 보완으로 이루어진다 SFDIA는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 여분의 감지기 없이 n개의 감지기로 내고장성 능력을 성취함을 목적으로 한다. 또한, AFDIA는 같은 주 신경조직망과 세개의 신경조직망 제어기들로 구성되며. 이 제어기들은 평형을 유지하는 역할을 하며 고장으로 인한 pitching. rolling. 그리고 yawing moment를 상쇄하는 기능을 한다. 본 연구에서는 특히 잘못된 경보와 고장 확인의 성능이 떨어짐이 없이 SFDIA와 AFDIA의 효과적인 통합 기능을 수행하는데 중점을 두었으며 여러 가지 작동기와 감지기의 고장에 대한 연구 결과가 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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