• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.113-115
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• 2005

전력케이블, 특히 지중 송전케이블은 사고 발생시 그 파급효과가 크기 때문에 빠르고 정확한 고장점의 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 on-line으로 지중 케이블의 상태를 모니터링하면서 사고 발생시에는 기록된 데이터를 분석하여 고장점을 찾을 수 있도록 하는 고장점 탐지 장치 개발에 관하여 언급한다. 케이블의 고장점 탐색 기술 개발을 위하여 단락 사고를 모의할 수 있는 모의 고장 발생 시스템을 구성하여 인위적인 고장발생을 할 수 있도록 하였으며 고장시 발생하는 신호를 측정하여 측정된 신호로부터 고장 발생 지점을 보다 정확하게 찾아내는 신호처리 기술을 연구하였다. 본 연구를 통하여 개발된 고장점 탐색장치는 정밀하게 사고지점을 찾아낼 수 있음을 보여주었으며 실제 전력 공급 계통에 손쉽게 설치할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이하에 송전선 고장점 위치 계산을 위하여 개발된 고장점 탐색 기술에 관하여 언급한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.77-84
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• 2017

회전하는 기계시스템에서는 일반적으로 시변 진동신호가 발생되며, 회전기에 고장이 있는 경우 이 신호에 잡음이 포함된다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 시변 진동신호를 분해하기 위한 적응예측기와 이진트리구조 필터뱅크로 구성되는 시스템을 제안한다. 그리고 이 시스템에서 분석된 진동신호 결과를 회전기 고장진단에 활용할 수 있음을 보인다. 제안 시스템 적응 예측기는 주기신호성분을 예측하며, 필터뱅크 시스템에서는 입력신호와 예측된 주기신호와의 차 신호를 부밴드 대역으로 분해한다. 각 부밴드 신호에는 고장에 따른 잡음 신호성분이 포함되므로, 이를 이용 회전기의 고장진단이 가능하다. 제안한 신동신호분석 방법의 타당성을 시뮬레이션에서 보이며, 시뮬레이션에서는 주기신호 성분이 제거된 진동신호를 32 부밴드로 분해하여 고장관련 신호 특성을 분석한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2310-2312
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• 2002

전류 신호에 대한 고속 퓨리에 변환(FFT)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 많은 영향을 받는 주파수 성분들로 특징 벡터를 구성하고, 이를 단순한 산술 연산만으로 처리함으로써 회전자 고장을 검출한다. 제안한 방법에서는 고장의 유무를 검출하기 위해서 기준 벡터와 입력 고정자 전류 신호로부터 추출된 특징 벡터 간의 차이 신호만을 이용하기 때문에 신경망에 의한 고장 검출 알고리즘 등에 비해서 훨씬 적은 계산량 만으로도 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.111-112
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• 2013

GPS는 항행, 측량, 지도제작, 시각동기 등 정확한 위치정보가 필요한 여러 분야에서 활용되고 있으며, 이에 대한 의존도는 점점 증가하고 있는 추세이다. 따라서 GPS 신호에 이상이 발생하는 경우 GPS를 기반으로 한 여러 시스템에서 혼란 및 막대한 경제적 손실이 발생할 것으로 예상된다. 이를 방지하기 위해 GPS 신호의 이상 감시를 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 연구 중에는 기존의 이상사례에 대해 분석하는 부분도 포함된다. GPS 신호 이상은 위성 고장, 태양폭풍에 의한 이온층의 급격한 변화, 항법메시지의 오류, 전자파 간섭 등 여러 요인에 의해 발생하게 된다. 본 논문에서는 위성 고장 사례 중 위성시계 이상, 위성궤도 이상와 이온층 폭풍에 의한 이상, 대류층 변화에 의한 이상에 대해 분석하고 이 때 고장으로 인해 발생한 이상신호에 대해 모델링을 수행한다. 기존의 이상사례에 대한 분석결과 및 모델링한 신호는 GPS 신호의 이상 감시 알고리즘을 개발 및 검증하기 위한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권9호
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• pp.44-53
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• 1999

조합회로에 대하여 고장 진단 검사신호를 생성하는 것은 매우 어려운 문제로 남아있다. ISCAS85 c7552회로의 경우, 약 1억 개의 고장짝(Fault pair)을 가지고 있기 때문에 적은 노력과 시간을 사용하여 좀 더 많은 정보를 얻을 필요가 있다. 본 연구에서는 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 제안되었고 구현되었다. 또 새로운 알고리즘과의 비교를 위하여 PODEM을 기본으로 하여 DIATEST 알고리즘을 구현하였다. 구현된 두 개의 알고리즘을 ISCAS85 회로에 적용하여 실행하였으며, 그 결과 두 개 알고리즘 모두 99%의 고장 진단율을 보였으나, 새로운 알고리즘은 각 고장의 검출 및 구별을 동시에 고려하기 때문에 고장 진단 사전과, 고장 진단 결정 트리의 제작시 더 많은 정보를 줄 수 있다. 또한 검사신호의 수를 비교했을 때 새로운 고장 진단 검사신호 생성 알고리즘이 절반이하의 개수만이 필요했다. 다만, vector 생성 속도에 있어서는 DIATEST가 우수하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2076-2078
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• 2003

전력 케이블의 고장점 탐지를 상시 감시하고 있는 데이터로부터 on-line으로 할 수 있도록 하기 위한 전력 케이블 고장 신호의 전처리 기술 개발에 관하여 언급하였다. 고장 전류 파형을 모의하고 측정할 수 있는 케이블 고장 모의 측정 시스템을 구성하여 고장 전압과 전류 파형을 측정하였으며 측정된 신호로부터 고장점을 보다 정확하고 빠르게 연산할 수 있도륵 하기 위한 down sampling, filtering 등 전처리 과정에 대하여 시뮬레이션하고 그 결과에 대하여 논하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.2088-2089
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• 2007

본 논문은 직렬 아크고장 신호분석과 관련된 연구로서, 정상상태와 아크고장 상태에서 발생하는 전압 전류를 검출하여 아크고장 전류의 특이점을 분석하였다. 역률이 1인 저항성 부하와 L성 부하, C성 부하를 구성하고, 순시 임피던스 분석, FFT 분석, 웨이블렛 분석 방법을 사용하였다. 분석결과 순시 임피던스 분석방법과 FFT 분석방법에서는 직렬 아크고장 신호의 특이점을 찾을 수 있었으나 정량화하기가 어렵고, 웨이블렛 분석방법으로는 직렬 아크고장 신호의 특이점 검출 및 정량화 가능성을 발견할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.106-109
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• 2005

산업화와 더불어 자동화의 요구에 따라 여러 분야에서 유도전동기의 응용 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 인버터단의 전류센서에서 실시간 얻어진 전류신호로 부터 대표적인 전기, 기계적인 4가지 고장(Bearing Fault, Broken Rotor bar, Misalignment, Unbalance)을 검출하여 예기치 못한 고장에 대비할 수 있는 실시간 진단 알고리듬을 제시한다. 실시간 진단의 핵심요소인 동기화 방법으로서 Hilbert Transform을 응용하였다. 총 40세트의 정상 모터 데이터를 임의로 선택하여 두 데이터의 차를 이용하여 0에 근사한 정상 모터 뎀플릿 값을 설정하였다. 이를 이용하여 진단 대상 전동기의 고장 유무를 미리 판단하게 된다. 만약 기준치 이상의 오차가 나타나게 되면, 이와 비교하기 위한 미리 수집된 각4가지 고장 전동기의 미소신호 템플릿 데이터와의 유사성을 비교하여 고장의 종류를 표시하며, 고장의 종류가 진단되지 않은 대상은 고장 유무만 표시된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.75-81
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• 2008

산업 전반에 걸쳐 유도 전동기는 필수적인 요소로 그 비중이 매우 크다. 이에 수반하여 유도 전동기의 고장은 단지 유도 전동기라는 전기기기에 국한되는 것뿐만 아니라 진동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 다른 고장을 유발하는 원인이 되기도 한다. 이는 산업 시스템의 신뢰성을 실추시키는 악영향을 수반한다. 따라서 이를 예방하기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있는 유도 전동기의 고장을 자동 판별하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 고장진단 방법은 고정자 전류를 취득하여 이를 웨이블릿 분석하여 그 신호의 특징을 추출한다 이렇게 추출된 신호의 특징을 신경망을 사용해서 자동 판별하게 된다. 유도 전동기의 고장의 대부분을 차지하는 3가지의 고장을 모의 고장 유도전동기를 사용해서 시험하였다. 제안하는 시스템은 3가지의 유도 전동기의 고장을 간단한 장비로 진단을 수행하여 신뢰도 높은 고장 진단 시스템을 제안하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제19권7호
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• pp.726-735
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• 2009

이 논문에서는 신호 모델에 기반하여 유도전동기의 고장 검출 및 고장 진단을 위한 새로운 시스템을 제안한다. 산업현장에 적용하는 기존의 제품들은 신호가 문턱치를 넘어면 고장을 검출하는 단순한 알고리듬을 가지고 있어 고장의 유형이나 고장을 예측하는데 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 고장 검출 과정과 고장 진단 과정으로 구성되며, 고장 검출 과정은 기계 신호음들이 웨이블렛 필터뱅크를 통과한 후 웨이블렛 계수들의 분산과 상관도를 분석하여 고장을 검출한다. 고장 진단 과정은 패턴분류기술을 적용하여 고장의 유형을 진단하게 된다. 대표적인 유도전동기 고장 유형들로서는 불평형, 미스얼라이먼트, 그리고 베어링 루스 등이 있으며, 이러한 유형들은 제안하는 시스템에서 분석되고 진단을 받게 된다. 제안하는 시스템에 적용한 결과 상관도를 이용한 방법은 78 %, 분산을 이용한 방법은 95 % 이상의 고장진단율을 보이는 우수한 결과를 나타내었다.