고장과 복구를 함께 고려한 성능분석 SRN 모델을 계층모델링 기법을 이용하여 개발한다. 상위 계층모델은 고장과 복구에 관련된 시스템 상태를 나타내는 구조상태(structure state) 모델이고, 하위 계층모델은 주어진 구조상태에서 시스템의 상태를 표시할 수 있는 SRN 모델을 사용한다. 성능지표로 블러킹확률을 구한다.
This paper describes fault diagnosis method in complex system with hierachical structure similar to human body structure. Complex system is divided into unit, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. Fault diagnosis system can forecast faults in a system and decide from current machine state signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault, the developed system deals with multiple fault diagnosis comprising Hierarchical Neural Network(HNN). HNN consists of four level neural network, first level for item fault symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing HNN wiht multitasking and message transfer between processes in SUN workstation with X-Windows(Motif). We tested HNN at four units, seven items per unit, seven components per item in a complex system. Each one neural newtork operate as a separate process in HNN. The message queue take charge of information exdhange and cooperation between each neural network.
본 논문에서는, 구조 상태모델로 시스템의 고장과 복구를 나타내는 상위계층 모델과, 주어진 구조 상태애서 해당시스템의 처리과정인 도착, 큐잉, 서비스를 나타내는 하위계층모델을 갖는 다중 프로세서 컴퓨터 시스템의 계층모델을 페트리 네트의 확장형인 SRN을 이용하여 개발한다. 컴퓨터 가용도의 한 지표로써 NTL(Normalized Throughput Loss)를 구한다.
무선 통신 시스템에서는 무선 채널의 속성상 채널 고장과 복구를 고려한 성능분석을 수행해야 한다. 본 논문에서는 고정 혼합 모델과 근사 모델 기법에 대하여 논의하고 이들에 대한 SRN 모델을 개발한다. 고정 혼합 모델은 채널 고장 및 복구와 채널 할당 및 서비스를 혼합한 모델로 상태 크기의 문제점이 발생할 수 있어 이를 해결할 수 있는 계층 모델을 개발한다. 계층 모델은 고장과 복구를 고려한 가용도를 상위 모델로 채널 할당 및 서비스를 하위레벨로 갖는 근사 모델이다. 하위모델은 핸드오프 호를 위한 가드채널과 음성 호의 선점 핸드오프 방식을 모델링한다. 성능지표인 신규 호 차단 확률과 핸드오프 호 분실 확률의 수치결과가 주어진다.
본 논문에서는 공장자동화, 우주로보트, 심해 자동차 등 여러 응용분야에서 새롭게 대두되는 고자치 시스템의 접근방법들과 시스템적인 개념들을 소개하였다. 이 분야에서의 주된 관심사는 상위계층의 기호적 모델과 하위계층의 도역학적(제어이론적) 모델간의 체계적 통합에 있다고 볼 수 있다. 즉, 프랜닝, 작동, 고장진단 및 수리 등과 같은 지능적 기능들을 제공할 수 있는 여러 계층의 동역학적 및 기호적 모델들의 유기적인 포괄 및 추상화에 의해서만 현존하는 다계층 제어 및 정보구조를 확장해 나갈 수 있을 것이다. 그러므로 고자치 시스템의 디자인을 위해서는 여러 분야의 팀단위의 노력이 경주되어야만 할 것이다. 디자인상의 난제로는 인간과 로보트간의 기능적 분할 그리고 상위화 하위간의 자동화를 위한 역할 분담등을 들 수 있다.
본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.82-90
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1992
본 논문은 어떤 시스템 (예를들면, 자동화된 제조시스템)에서 발생하는 징후에 대한 고장진단 모델을 개발하는 것이 목적이다. 이 모델은 계층적 시스템이론(Theory of Hierarchical Systems)과 인공지능의 혼성추론기법(Hybrid Reasoning Approach)을 사용한다. 일반적으로, 시스템은 스트라타(strata)와 에셸론(echelons)으로써 표현될 수 있으며, 한편 시스템에 대한 지식은 근본지식 (deep knowledge)과 경험지식(shallow knowledge)으로 나뉘어 질 수 있다. 이 모델에서의 고장진단에 대한 추론전략은 근본지식베이스에 의한 근본적 추론을 먼저하고 그 다음에 경험지식베이스에 의한 경험적 추론을 하는 혼성추론기법이다.
본 논문은 KSLV-I 상단부에 대한 고장모드 분석 결과와 시스템 수준의 비행시험 신뢰도 모델을 기술한다. 먼저, KSLV-I 상단부의 14개의 주요 기능과 비행시험 임무 프로파일을 분석하고, 기능 분석 결과와 임무 구간별 수행 기능 목록을 바탕으로 시스템 체계에 따른 상단부의 고장모드 계층 구조와 시스템 수준의 비행시험 신뢰도 모델을 구성한다.
본 논문은 대형 실시간 교환기 소프트웨어 설계시에 이용될 수 있는 설계모델을 제안한다. Anna $Hac^[8]$이 제안한 모델을 근간으로 중요한 구성요소에다 비중을 두는 제약 사항을 추가한 모델로 수정 보완하였다. 소프트웨어를 구성하는 중요한 구성요소들(예를 들면, 프로세스, 프로시저, 시그널, 데이터)을 열거하고 그들간의 종속관계를 근간으로 고장의 근원, 즉, 고장이 발생되면 자체 구성 요소에서 생긴 것인지, 혹은 다른 구성 요소에서부터 파급되어온 것인지를 구성요소들간의 관계를 통해 파악하여, 시스팀 다운 시간을 계산하여 이 값이 최소화 되도록하는 구조로 수정을 가할 수 있다. 그리하여, 소프트웨어 구조 설계시에 소프트웨어를 여러 주요 계층 및 구성요소들로 분할할 시 최대의 신뢰도를 보장받을 수 있는 구조로 설계를 할 수 있다는 것이다.
본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류하고자 할 때 직접적인 분류가 어렵거나 성능이 좋지 않을 경우 적절한 방법을 통하여 변환을 하거나 또는 패턴 분류기의 특성에 맞도록 변환하여 패턴 분류 성능을 향상하는 등 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 의해 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하여 학습을 하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 각각의 알고리즘이 가지는 특징을 활용하면서도 단점을 계층적으로 보안하여 유도 전동기 고장 진단 성능을 개선하였다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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