• Journal of Korea Fishing Vessel Association
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• v.35
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• pp.61-64
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• 1988

• 기계와재료
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• v.18 no.2 s.68
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• pp.112-126
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• 2006

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.1
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• pp.86-92
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• 2009

As increasing of using induction motors, the induction motors faults cause serious damage to the industry. Therefore to find out faults of induction motor is recognized as important problem awaiting solution. But to make matters worse, the faults of induction motors often progress through long time. It means that early diagnosis is very important. Many researches have been progressed and general method of diagnosis is using vibration sensor to diagnose fault of induction motor. However, although it is reliability technique, it demands high price and it is difficult to use. This paper presents an implementation of technique for fault diagnosis of induction motor using wavelet transform based stator current and it is composed with algorithm that decides whether fault existence or not using C++ based on windows software. The algorithm will be accomplished in real-time using current data acquisition board and PC automatically with Neural Network algorithm.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.16 no.1
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• pp.26-31
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• 2013

The reduction unit is one of the most important components for railway vehicles because the torque of the motor must be transmitted to the wheels of the vehicle by the reduction unit. The faults in the reduction units of high-speed trains are caused by damage such as gear, fatigue. These have serious impacts on safety of the train during operation. To address this development of a system for monitoring, fault diagnosis of the reduction unit is needed to keep the vehicle running safely. Before that can be accomplished, it is most important to understand the vibration characteristics of the reduction unit in a normal state. Vibration diagnosis technology using characteristic-analysis of vibration waveform and frequency is known to be the most effective method for fault diagnosis. In this paper, we analyzed the vibration characteristics of the reduction units two Korean high-speed trains (KTX and KTX II), under normal conditions, by two test methods (driving gear test, full-vehicle test).

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.353-362
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• 2000

다양한 컴포넌트들로 구성된 시스템의 수명 데이터는 시스템 컴포넌트들의 신뢰성을 추정하는데 많이 사용된다. 하지만 비용이나 고장진단의 기술적 문제 때문에 시스템 고장의 정확한 원인을 밝혀내기는 어렵다. 시스템이나 컴포넌트의 수명 데이터 중 정확한 고장원인을 알 수 없는 데이터를 마스크 데이터라 한다. 본 연구는 마스크데이터와 베이지안 추정의 연구방향을 살펴보고, 그리고 고장률의 비정보 사전분포를 이용하여, 컴포넌트가 직렬로 구성된 시스템의 수명 데이터가 마스크 데이터를 갖는 지수분포의 시스템 컴포넌트 고장률을 추정한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.07b
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• pp.456-458
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• 1997

본 논문에서는 플랜트의 계측신호들에 나타나는 현상적인 특징파형들을 감지하여 플랜트의 고장을 진단하는 기법을 제시하고, 플랜트의 고장시 나타나는 여러 특징 파형들의 전형인 oscillatory 파형을 감지하는 알고리즘을 prediction filtering 기법을 적용하여 얻는 과정을 기술하였다. 또한 이의 구체적 적용 예로 500MW급 화력발전소의 보일러 제어 시스템을 대상으로 여러 고장상황에 대한 고장감지 알고리즘을 설계하였고 제시한 기법의 유용성을 보이기 위한 시뮬레이션 적용 결과를 보였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.11a
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• pp.53-62
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• 2000

다양한 컴포넌트들로 구성된 시스템의 수명 데이터는 시스템 컴포넌트들의 신뢰성을 추정하는데 많이 사용된다. 하지만 비용이나 고장진단의 기술적 문제 때문에 시스템 고장의 정확한 원인을 밝혀내기는 어렵다. 시스템이나 컴포넌트의 수명 데이터 중 정확한 고장원인을 알 수 없는 데이터를 마스크 데이터라 한다. 본 연구는 마스크데이터와 베이지안 추정의 연구방향을 살펴보고, 그리고 고장률의 비정보 사전분포를 이용하여, 컴포넌트가 직렬로 구성된 시스템의 수명 데이터가 마스크 데이터를 갖는 지수분포의 시스템 컴포넌트 고장률을 추정 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.3
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• pp.221-226
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• 2018

Special-purposed vehicles are customized according to the user's requirements. When these vehicles are out of oder, they are costly and time consuming to repair. In order to solve these problems, we want to remotely check whether the vehicle is abnormal and remotely identify the fault area, thereby shortening the repair cost and the repair period. In this study, the faulty part of the electric control part is automatically identified, and it is immediately grasped through the user's mobile phone application and an instant fault code is notified to the car manufacturer for quick and smooth fault repair. In order to realize this, we want to build a system that uses the technology of IoT to determine the fault area according to the items required in the field of the special purpose vehicle and notify the manufacturer of the fault on its own.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2003.07a
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• pp.92-95
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• 2003

본 논문에서는 철도차량 견인전동기에 대한 상태진단 및 상시감시 기술에 관하여 소개하였다. 권선의 절연상태 진단을 위한 비파괴 시험법에서는 부분방전량 Q에 대한 평균열화도 $\Delta$로 표현되는 D-Map에 의해 잔여 절연내력(residual dielectric strength)을 예측하고, 기기의 운전이력측면에서 기동-정지 횟수와 열적, 전기적 및 열싸이클 스트레스 등에 의해 각 열화 인자를 고려한 운전시간에 기반한 N-Y 수명예측을 수행한다. 그리고 견인전동기의 전류에 대한 온라인 상태감시를 통해 베어링 고장, 고정자 및 전기자 고장, 고장 또는 전동기축 손상에 기인하는 비정상 운전상태 의 감지를 수행한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.273-280
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• 1999

This paper presents the design and implementation of circuit analyzer system for the convenient troubleshooting and diagnosis of the electronics appliance using the curve tracer technology of analog signature analysis. The circuit analyzer provides advanced troubleshooting capabilities to simplify testing newer technology components such as CMOS and MOS circuits, its built-in pulse generator lets thoroughly troubleshoot gate-fired devices such as SCRs, TRIACs and optocouplers. The circuit analyzer while the power to the circuitry testing is turned of, so that avoid an accidental short that could cause further damage, its allow to analyze the impedance state of a solid-state component, which makes it perfect for finding leakage or substrate damage that has brought a system or PCB down prematurely. Because it can compare suspect components to known-good equivalents, it's verified the ideal application for troubleshooting when documentation is missing or incomplete.