현재 국내 ITS는 현장장비 유지관리에 대한 연구 및 고장관련 DB가 부족하여 예비부품수 및 교체시기 산정에 대한 규정이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 실제 고장이력자료를 갖고 신뢰성 분석을 실시하여 단거리전용통신(DSRC)방식 노변기지국(RSE)의 예비부품수 및 교체시기를 산정하였다. 전체 수집기간동안의 고장자료는 욕조곡선의 형상을 나타내어 우발고장기간의 자료로 신뢰성 분석을 실시하였으나 고장 수명 분포 중 적합되는 분포가 없었다. 따라서, i)장비가동률과 ii)경험적(empirical) 누적분포함수(CDF) 곡선을 이용한 장비의 고장률(건/일)을 감안하여 예비부품수를 산정한 결과 16.22개 이상의 노변기지국(완제품)을 확보하여야 하는 것으로 분석되었다. 하자보수기간(2년)이 지난후 일정기간($2{\sim}3$년)이 지난 시점에서 향후 10년간에 대하여 수리하면서 사용하는 경우와 신품구입시의 총비용을 비교하여 산정한 교체시기는 10.67건/40개월 이상이다. 본 연구 수행결과 첫째, 비모수적 방법으로 적합도 검정을 실시하지 못하였다는 한계와, 둘째, 초기에 고장이 많이 발생하는 장비는 향후에도 고장이 많이 발생한다는 가정에 기반하여 향후 10년의 운영비용을 분석하였으나 이러한 가정을 입증하지는 못하였다. 따라서, 향후엔 본 연구에 사용된 자료가 고장 수명분포도 적합 되지 않은 원인을 분석하는 것과 분석대상 기간 이후의 자료를 추가하여 적합도 검정 및 신뢰성 분석을 실시하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 변전소 시스템의 지진취약도 분석을 수행하여 변전소에 대한 지진취약도 함수를 제시하였다. 변전소는 여러 개의 설비와 구조물이 복합적으로 구성되어 있는 시스템이므로 각 설비에 대한 지진취약도 분석을 수행하여 이를 바탕으로 고장수목을 작성하여 변전소 전체의 파괴확률을 산정함으로써 변전소에 대한 지진취약도 평가를 수행하였다. 이를 위하여 국내 변전소의 현황을 파악하여 지진피해추정을 위한 변전소의 분류형식을 결정하였으며, 결정된 대표변전소 형식에 대한 평가대상 기기를 선정하였다. 대표 변전소 형식으로는 765kV, 345kV, 154kV 변전소의 GIS형 변전소로 결정하였다. 각 변전소의 취약도 검토대상 기기로는 변압기와 절연 애자를 선택하였다. 각 변전소의 변압기와 절연애자의 파괴모드와 파괴기준을 설정하여 지진취약도 곡선을 도출하였다. 최종적으로 변전소에 대한 고장수목을 이용하여 각 기기의 지진취약도 곡선으로부터 변전소 전체의 파괴확률을 산정하여 정의된 손상상태별 변전소의 지진취약도 함수를 산정하였다.
지금까지의 신뢰도 분석 모형은 대부분이 한가지 유형의 고장상태를 가정하였다. 그러나, 현실적으로 고장상태를 몇가지 유형으로 나누는 것이 바람직할 경우가 많다. 예를들면, 어떤 스위치의 경우 닫혀야할 때 열리는 고장과 열려야할 때 닫히는 고장이 있을 것이다. 이러한 예는 자동화기계, 배수관, 폭발물 등에서 찾아볼 수 있다. 본 논문에서는 두가지 유형의 고장상태를 갖는 중복시스템(직렬구조, 병렬구조, 대기구조)에 관한 마아코프 분석 모형을 설정하고, 라플라스 변환법을 사용하여 가용도 함수를 구하였다.
본 논문에서는 항공기 센서와 구동장치 고장시 신경회로망을 이용하여 이를 대처하는 고장보완시스템에 대해서 고려한다. 센서 고장의 경우에는 비행동역학적 관계식을 적절히 이용하여 신경회로망으로 센서고장을 진단/규명하고 고장난 센서를 대체할 수 있는 시스템을 설계하고 또한 구동장치의 고장이나 조종면의 일부 파손시 이를 진단/규명하고 보완하여 새로운 트림상태로 안정화시키는 제어시스템을 제안한다. 설계된 두 보완시스템을 하나의 가격함수로 통합하여 운용하는 알고리즘을 제안하며 이의 검증을 위해 센서와 구동장치의 고장을 가상적으로 설정하여 시뮬레이션함으로써 보완시스템의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 방법의 성능이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 알 수 있었다.
전력계통망의 부하 구성에서 발생되는 갑작스런 변화는 계통의 부하 중심 사이에 전력 동요를 일으키게 되는데 계전기가 설치된 점에서 전압, 전류, 임피던스, 유효. 무효전력의 측정되는 전기량은 위상각 ${\delta}$의 함수로 변화한다. 그러한 조건에서 거리계전기의 오동작을 방지하기 위해 계통동요 방지 장치가 자주 이용된다. 종래의 계통동요 방지 장치는 이러한 전기량의 변화로 응동 되었다. 그러나 이런 방법은 빠른 계통 동요에 대처하지 못하고, 고저항 지락 같은 고장에는 장시간지연을 피할 수 없게 된다. 본 논문에서는 계통 동요시 여러고장 식별을 위해 계전기에 직교웨이브렛(WT)을 도입하여 동요시 고장을 구별하는 방법을 제시한다.
소프트웨어 개발과정동안 소프트웨어 신뢰성 요인은 매우 기본적인 사항이다. 소프트웨어 고장파악을 위한 무한고장 비동질적인 포아송 과정을 이용할 때 고장발생률 혹은 위험함수가 일정하거나 증가 또는 감소하는 속성을 가진다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰 성능에 관한 효율성을 비교하는 자유도에 의존하는 카이제곱 분포를 적용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 효율적인 모형을 평가하기 위하여 평균제곱오차(MSE)와 결정계수($R^2$)를 이용하고 최우추정법과 수치 해석적 방법을 사용하여 모수추정 알고리즘이 수행되었다. 제안하는 카이제곱분포의 자유도를 이용한 신뢰성 모형을 위해 실제 고장 간격 데이터를 사용한 고장 성능 분석이 적용되었다. 고장데이터 분석은 카이제곱분포의 자유도에 근거한 강도함수를 기준으로 비교되었다. 데이터 신뢰성을 확인하기 위하여 라플라스 추세검정이 적용되었다. 본 연구에 제안된 카이제곱분포의 자유도는 다양한 고장현상을 표현 할 수 있기 때문에 (결정계수가 90% 이상), 신뢰성 분야에서 활용 할 수 있는 모형으로 활용 할 수 있다. 이 연구 결과를 적용하면 소프트웨어 개발 설계자에게 다양한 자유도를 적용하여 소프트웨어 고장패턴을 예측함으로서 효율적인 모형을 개발하는데 표준 지침으로 적용 할 수 있다.
The investigation on the verification of availability simulation for small-scale plant has been carried out. This study focuses on the availability variation induced by number of equipment and iteration with failure density function. The equipment classification of small-scale plant and failure type and the methodologies on Monte-Carlo simulation are established. The availability deviation with programs showed under Max. 1.7% for the case of normal function. This method could be used to availability evaluation of small-scale plant, but calibration of the failure density function is necessary for general application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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