The objective of this study is to develop a rule-based fault detection and diagnosis algorithm and an experimental verification using air handling unit. To develop an analytical algorithm which precisely detects a faulted component, energy equations at each control volume of AHU were applied. An experimental verification was conducted in the AHU at Green Building in KIER. In the experiment conducted in hot summer condition, the rule based FDD algorithm isolated a faulted sensor from HVAC components.
The objective of this study is to develop a rule-based fault detection algorithm and an experimental verification using an artificial air handling unit. To develop an analytical algorithm which precisely detects a tendency of faulty component, energy equations at each control volume of AHU were applied. An experimental verification was conducted on the HVAC simulator. The rule based FDD algorithm isolated a faulted sensor from HVAC components in summer and winter conditions.
최근에 생산되는 디지털 VLSI칩들은 그 집적도가 계속 높아지고 있으며, 이러한 칩들을 장착한 보드의 경우도 그 복잡성이 점차 높아지고 있다. 이에 따라 칩 및 보드에 대한 철저한 테스트 과정이 요구된다. 지금까지 보드 테스트 방법으로 널리 쓰였던 ICT(In-Circuit Test)는 칩의 고집적화에 따른 핀 간격의 조밀화와 SMT(Surface Mount Technology), BGA(Ball Grid Array), MCM(Multi Chip Module) 등의 새로운 패키징 방식의 등장에 따라 테스트 방법으로의 한계성을 드러내고 있다. 이에 대한 대안으로 등장한 IEEE Std 1149.1 은 ICT의 한계성을 극복할 수 있는 기술일 뿐 아니라 여러 가지 장점을 가지고 있으며 그 활용 분야도 다양하다. 본 논문에서는 IEEE Std 1149.1에 따라 설계된 보드 상에서 발생 가능한 고장들에 대한 고장 모델을 제시한다. 또한 각 고장 모델들의 양상과 진단 기법을 제시한다. 이를 통해 IEEE Std 1149.1에 따라 설계된 보드 상에서 발생한 고장들을 검출할 수 있으며, 고장의 종류 및 성격, 그리고 고장의 발생 위치 등의 정보를 얻을 수 있다. IEEE Std 1149.1에 따른 보드 설계가 보드의 신뢰성 보장에 긴요함을 인식하는 계기가 되기를 기대하며 제시된 고장 모델 및 진단 기법이 기술적으로 중요한 참고자료가 되기를 기대한다.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2005.05a
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pp.311-318
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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, 축정열에 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 FPT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석을 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.
본 논문에서는 가공 배전선로에 사용되고 있는 피뢰기의 상태 진단을 위한 누설전류 분석기법에 대해 기술하였다. 현장에서 다양한 환경 스트레스를 받고 있는 피뢰기는 점차 열화가 진행되어 선로 고장의 원인이 되므로 이를 사전에 검출하여 고장을 예방하는 것이 중요하다. 피뢰기 이상을 효과적으로 검출하는 방법의 하나로 사용되고 있는 누설전류 측정방법에 대해 평가하였다. 피뢰기 누설전류는 측정 환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 현장 측정한 결과와 실험실에서 측정한 결과를 비교하여 분석하여 환경영향을 보정하여 판단하는 방법을 고려하였다. 또한 온도에 따른 누설전류 값의 변화를 분석하여 누설전류에 의한 피뢰기 상태 판단 근거를 마련하였다. 이를 위해 현장에서 설치 운용되고 있는 피뢰기를 지역별로 고르게 발취하여 측정 분석하였다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.2
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pp.283-288
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2015
The possible erroneous output data of the sensor nodes can cause the performance limit or the degradation of the reliability in the whole wireless sensor networks(WSN). In this paper, we propose a new sensor node scheme with multiple sensors and a new fault diagnostic algorithm. The algorithm can increase the reliability of the whole WSNs by utilizing measurements of the multiple sensors on the node and by determining the validity of the date by comparing the value of each sensor. It can increase the cost and complexity of the node, but is suitable for the area where the high reliability is critical.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.16
no.4
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pp.173-178
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2008
Electro-hydraulic brake system has many advantages. It provides improved braking performance and stability functions. It also removes complex mechanical parts for freedom of design, improves maintenance requirements and reduces unit weight. However, the EHB system should be dependable and have back-up redundancy in case of a failure. In this paper, the model-based fault diagnosis system is developed to monitor the brake status using the analytical redundancy method. The performance of the model-based fault diagnosis system is verified in real-time simulation. It demonstrates the effectiveness of the proposed system in various faulty cases.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.321-324
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2004
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.
Fault detection and diagnosis(FDD) system is beneficial in equipment management by providing the operator with tools which can help find out a failure of the system. An experimental study has been performed on fault detection and diagnosis method for a water chiller. Bayes classifier, which is one of classical pattern classifiers, is adopted in deciding whether fault occurred or not. FDD algorithm can detect refrigerant leak failure, when 20% amount of charged refrigerant for normal operation leaks from the water chiller. The refrigerant leak failure caused COP reduction by 6.7% compared with normal operation performance. When two kinds of faults, such as a decrease in the mass flow rate of cooling water and temperature sensor fault of cooling water inlet, are detected, COP is a little decreased by these faults.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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