본 논문은 정적 편심과 회전자 도체 봉 파손에 대해서 각각 특성 해석을 한 후, 두 고장이 복합된 상태를 특성 해석하였다. 해석 대상 전동기는 coupled magnetic circuits 방법으로 모델링 하고, 시뮬레이션하였다. 특성 해석에 필요한 중요 파라미터인 인덕턴스는 winding function 이론으로 계산하였다. 시뮬레이션 결과 중에서 고정자 전류를 전류 신호 분석 기술로 특성 해석을 하였다. 특성 해석 결과에서 고장 상태가 변하면 특정 주파수의 크기가 변하는 것을 알 수 있었다. 복합 고장에서는 정적 편심은 아래쪽 측 대역 성분의 크기를 증가시키고, 회전자 도체 봉 파손은 기본 특이 주파수 주변에 기생 성분을 만드는 것을 알 수 있었다.
1단계 확률론적 안전성 평가 (Level 1 Probabilistic Safety Assessment, PSA)를 수행할 때 나타나는 보조계통 고장 수목간의 순환 논리는 사고 경위 정량화를 위하여 해결되어야만 한다. 기존의 PSA에서는 이를 위하여 별도의 고장 수목을 다시 작성하였으나, 이 방법을 사용하기 위하여서는 보조계통 간의 관계를 검토하여야 하며, 이에 따른 별도의 고장 수목을 작성하여야 하는 등 추가적인 작업이 요구된다. 또한 기존 방법은 일부 최소 단절군이 생성되지 않는 약점을 갖고 있다. 이에 따라 한국원자력연구소에서는 해석적으로 순환 논리를 푸는 방법을 개발하였으며, 이를 PSA용 코드인 KIRAP 코드에 구축하였다. 이에 따라 기존 방법의 약점을 극복하고 고장 수목간의 순환 논리를 자동으로 풀 수 있게 되었다. 본 논문에서는 개발된 해석적 방법을 설명하며, 또한 이 방법을 실제 PSA에 적용하며 나타난 여러 현상에 대하여 살펴본다.
전력수요의 증가에 대하여 전력을 공급하는 발전기의 대용량화, 고전압화 소형경량화 됨에 따라 발전기 고장 예방을 위한 진단이 더욱더 중요시되고 있다. 이들 발전기의 전기적 고장의 대부분은 고정자 및 회전자 권선에서 발생하며 이의 고장을 복구하는데 장시간이 요구되므로, 발전기의 예측진단에 따른 정비와 더불어 고장을 미연에 발견하고 불시정지에 따른 파급을 막기 위해서는 상시감시가 요구된다. 본 연구에서는 소용량 동기발전기를 이용하여 발전기 회전자권선의 단락 고장진단을 위한 공극에서의 자속패턴을 상용 전자장해석 전문프로그램을 이용하여 수치적으로 계산하여 도출하였으며, 또한 실제 회전자 권선 단락 실험을 통하여 실제 공극에서의 자속패턴과 전자장 해석결과와 비교를 하여 전자장 해석결과의 신뢰성을 확보 하였다.
본 논문에서는 유도전동기에서 발생되는 고장들 중에서 고정자 권선 단락 고장 특성 해석과 고장 판별에 대한 방법을 제시한다. 고정자 권선 단락을 판별하기 위해서 단락상태의 고정자를 모델링하여 3상 전류 불평형과 공극자속밀도에 대한 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석으로 얻어진 결과의 타당성을 입증하기 위해 실험을 통하여 전류와 공극자속에 대한 유기기전력 측정값을 비교하였다. 공극자속의 유기기전력을 측정하기 위해 고정자 슬롯에 자속센서를 취부하였다. 고정자 권선 단락 시 3상 전류는 불평형을 이루고 공극자속밀도가 감소되어 유도전동기의 고정자 고장을 판별하는 기초자료가 된다.
본 논문에서는 전동기의 고정자 권선 절연파괴 고장을 분석하고 자기 인덕턴스 변화의 비선형성을 고려하기 위해 FEM 시뮬레이션을 이용하여 고장 현상을 해석하고, 실험을 통해 검증하였다. 제안한 고장의 모델링을 통하여 고정자 권선에서 단락이 발생하면 단락된 권선의 순환전류에 의해 고정자에 자기 포화현상이 발생하고, 입력전류의 불평형에 의하여 평균토크가 감소하고, 토크리플이 증가함을 확인 하였다.
한전의 분산전원 연계규정에 따르면 수전고객은 변압기 결선이 ${\triangle}-Yg$ 주로 사용되나 분산전원 연계선로는 변압기 결선이 $Yg-{\triangle}$ 형태로 연계되어 있다. 전원계통 고장시 ${\triangle}-Yg$ 결선 방식은 역조류가 발생되지 않으나, $Yg-{\triangle}$ 결선방식은 중성선을 통해 최대 2000[A]까지 역으로 고장전류를 공급한다[1]. 이때 보호계전기 오동작뿐만 아니라 연계용변압기, 케이블 등 설비보호를 위해서는 고장전류의 크기를 반드시 제한해야 된다. 본 논문은 연계용변압기에 의해서 공급되는 중성선의 과전류 현상을 해석하고, 이론적으로 해석된 결과를 PSCAD/EMTDC로 검증하였으며 고장전류의 크기를 저감하기 위해 NGR 저항 값을 조절하면서 고장전류의 크기를 시뮬레이션 하였다. 분산전원 연계선로에서 영상분 고장전류의 크기를 저감하는 방법으로 연계용 변압기($Yg-{\triangle}$) 1차 측에 중성선에 NGR(Neutral Grounding Reactor; 중성점 접지리액터)을 설치해야 하며 영상임피던스를 조절하는 방법을 제시하였다.
ITER 초전도자석 전원공급장치에서 고장의 종류는 단락, 단락 외 컨버터 내부고장 그리고 여러 외부요인에 의한 고장 크게 세 가지로 구분된다. 여기서 단락 외 컨버터 내부고장과 외부요인에 의한 고장은 보호시스템 및 장치의 동작으로 인해 피해가 축소된다. 하지만 단락시에는 보호시스템이 동작하더라도 단락전류가 매우 커 큰 피해를 줄 수 있다. 또한 ITER 초전도자석 전원공급장치는 운전 중 발생 가능한 부하의 단락으로부터 초전도자석 및 다른 장치 등을 보호하기 위하여 ITER에서 요구하고 있는 FSC(Fault Suppression Capability: 고장 억제 능력) 조건을 만족해야 한다. FSC 조건에서 전원공급장치는 출력에서 300 kA의 단락전류가 흐를 경우에도 80 ms(50 Hz, 4주기)동안 전기적 고장 없이 견뎌야 한다. 본 논문에서는 전원공급장치에서 발생될 수 있는 주요 단락 항목을 소개하고, 최악의 조건에서 단락전류에 의한 전원공급장치의 고장해석을 통해 FSC 요건을 만족하는 소자 선정 및 구조설계의 적합성을 검증한다.
본 논문에서는 해석적인 모델에 기초한 고장 검출 기법의 하나인 fault detection filter를 적용한 고장 검출 알고리듬을 개발하고 이를 적용하여 고장검출 필터의 유효성을 보이고자 한다. Fault detection filter는 특수한 형태의 observer로써 특정한 고장의 발생시 잔차가 출력 공간에서 일정한 방향을 유지함으로써 고장 개소의 판별이 가능하다. 이에 본 논문에서는 fault detection filter에 기초한 고장 감지 시스템을 적용하기 위한 다이나믹 시스템 모델링과 고장감지 시스템의 설계과정 및 이를 적용 모의시험 결과를 수록하였다. 결과를 통하여 fault detection filter가 갖는 방향성에 대한 sensitivity 효과를 고장 감지 목적에 유효하게 적용할 수 있음을 보였다.
하드웨어 이중화 구성 수를 줄이는 대표적인 방법은 마이크로컨트롤러로 고장을 검출, 식별 및 수용을 위한 해석적 기법으로 구현하는 것이다. 본 논문에서는 해석적 기법 중 하나인 고장 검출 필터를 항공기 터보팬 엔진 시스템에 적용하였다. 고장 검출 필터는 특수한 형태의 관측기로써 특정한 고장 발생시 잔차가 출력 공간에서 일정한 방향을 유지함으로써 고장의 위치 판별이 가능한 장점이 있다. 이에 본 논문에서는 터보팬 엔진 내 공기 터빈 시스템의 단일 입출력 동적 시스템 모델링, 고장 검출 필터 설계 및 이를 적용한 모의실험 결과를 나타내었다. 모의실험 결과를 통해 고장 검출 필터가 갖는 방향성에 대한 민감성 효과로 고장 검출이 유효하게 적용될 수 있음을 보였다.
고정자 권선의 단락으로 인한 고장을 해석하고 진단 알고리즘의 효과적인 시험 평가를 위해 사용될 수 있는 인버터 구동 영구자석 동기전동기의 고장모델이 제시된다. 기존에 전동기의 해석과 제어에 많이 사용되는 dq 모델은 상전압 모델을 변환한 것으로 전동기 고정자의 권선 단락 시에는 더 이상 3상평형 조건이 성립하지 않기 때문에 인버터 극전압으로부터 전동기 입력 전압을 구하기가 쉽지 않아 고장모델의 해석을 위해서 사용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 전동기 3상 변수와 선전압 관계식을 이용한 전동기의 고장모델이 제안된다. 제안된 고장모델의 타당성을 입증하기 위해 시뮬레이션이 수행되며 내부 고정자의 권선 단락이 가능하도록 제작된 전동기와 DSP TMS320F28335를 이용한 제어 시스템에 의해 동일 고장 조건에서 비교 실험이 수행된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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