Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제26권4호
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pp.493-500
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2002
The operational data of diesel generator engine is two kinds of data. One is interactive the other is non interactive. We can find the fault information from interactive data measured for every sampling time when the changing rate, direction and status of data are investigated in comparition with those of normal status to diagnose the fault of combustion system. The various data values of combustion system for diesel engine are not proportional to load condition. The criterion to decide the level of data value is not absolute but relative to relational data. This study proposes to compose malfunction diagnosis engine using neural networks to decide that level of data value is out of normal status with the data collected from generator engine of the ship using the commercial data mining tool. This paper investigates the real ship's operational data of diesel generator engine and confirms usefulness of fault detecting through simulations for fault detecting.
The operational data of diesel generator engine is two kind of discrete signal and analog signal. We can find the fault information from analog data measured for every sampling time if it is invested the changing rate or direction of data. This paper propose the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) using the commercial data mining tool and show the data Process and fault finding method with the data collected from generator engine of the ship.
The fault detection and diagnosis technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air-conditioning system. In this study, an air handling unit fault test apparatus was built and fault diagnosis algorithms were applied to diagnose various faults of an air handling unit. Test results showed the good diagnosis for applied faults. Therefore, these algorithms may be effectively used to develope the real time fault detection and diagnosis system for the air handling unit.
제한 제어 계통은 원자력발전소의 주요계통의 운전상태를 감지하여 운전변수들의 이상 기동이 예상되면 적절한 제한조치를 자동으로 수행하여 원자로 트립이 일어나는 것을 미연에 방지한다. 한 계통의 고장으로 인한 이상상태가 발생하면 국부제어기는 그 국소성 때문에 그 상황을 제대로 다루지 못할 경우가 생긴다. 따라서 고장의 원인을 정확히 파악하고 그에 대한 적절한 대처를 할 수 있는 높은 수준의 지능적 제한 재어 알고리즘이 필요하게 되며 이를 위하여 본 연구에서는 칼만 필터를 이용하여 원전의 상태변수를 추정하고 퍼지로직을 이용하여 고장을 파악하고 적절한 조치를 수행할 수 있는 제한 제어 알고리즘을 개발하였다. 이를 영광 3/4호기 원전의 이상 상태에 대하여 모의 적용함으로써 그 유용성을 보여주었다.
본 논문은 선형 전기모터가 유압밸브 스풀(valve spool)을 직접 움직이는 직접구동밸브 (DDV: direct drive valve) 방식 유압서보 엑츄에이터의 제어 및 고장 모니터링에 관한 것이다. 유압서보 구동장치는 밸브 스풀을 통한 유량 흐름 특성으로 인하여 비선형 운동 특성을 갖게 된다. DDV 구동장치에 관한 비선형 운동 모델을 제시하고, 이를 선형화 시켜 DDV 구동장치의 제어계 및 고장 감지계 설계에 유용하게 사용될 수 있는 단순화된 선형 모델을 제시하였다. 한편, 조종면 구동 엑츄에이터가 만족시켜야 하는 성능 그리고 안전 작동에 관한 요구조건에 대하여 논의한 후, 이를 만족시키기 위한 제어계 및 고장 감지계의 구조에 대한 논의를 한다. 3중의 다중화 구조를 갖는 유압 DDV 구동장치의 운동 특성을 해석할 수 있는 수치해석 모델이 개발되었다.
본 논문은 계통 모의시험프로그램을 이용하여 배전계농에서 나타나는 지락 및 단락고장에 대하여 모의시험을 수행하였다. 고장모의시험에서 배전자동화용 개폐기의 고장인지(Fault Indicator)의 동작에 영향을 미치는 고장전류의 변화를 살펴보았다. 그리고, 이러한 고장전류를 감지하여 FI를 배전자동화 시스템 주장치로 보내어주는 FRTU의 정상동작 시험을 위하여 실시간 계통 시뮬레이터를 이용하여 FRTU의 시험방법을 제안하였다.
인공위성은 예측 가능한 데이터를 이용하여 자신의 상태를 스스로 파악하며, 자연적으로 발생할 수 있는 일시적인 문제가 아니거나 오류가 전이되어 더 큰 문제를 발생시킬 수 있다고 판단될 경우를 대비하여 지상국과의 접속이 없는 상태에서도 스스로 고장 관리를 수행할 수 있도록 설계되어 있다. 태양 센서를 이용한 정상상태에서의 자세 오류 감지도 이러한 고장관리 항목 중의 하나로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 회전하는 태양전지판에 장착되어 있는 태양 센서 데이터를 이용한 오류 감지 방법을 제안하였다. 태양전지판의 운용 방법에 따라 정상적인 상태에서 발생할 수 있는 태양 센서의 오차를 예측하고 이 예측된 값으로부터 벗어나는 정도를 파악하여 오류를 감지하도록 하였다. 또한, 식구간 존재 시에는 태양센서가 그 출력을 내지 못하므로 오류 감지에 문제가 없도록 보정하였다. 마지막으로 궤도 상 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 TDX-10 데이터베이스 데이터의 고장을 주기적으로 진단하고 복구할 수 있는 고장진단 전문가 시스팀을 제안하고 구현하였다. 실시간 환경 및 분산구조를 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스의 효과적인 접근을 위해서 필요한 데이터베이스의 데이터 즉, 디렉토리와 딕셔너리는 매우 중요하며 고장이 발생할 경우 데이터베이스 관리시스팀에 미치는 영향은 치명적이다. 따라서, 실시간 환경을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스 데이터에 대한 고장 진단 및 복구는 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 고장진단 전문가 시스팀은 데이터베이스 데이터를 운용중 변하는 부분과 변하지 않는 부분으로 분류하고 미리 주어진 고장진단 규칙에 따라 진단하는 방법이다. 데이터베이스 데이터의 고장진단 데이터, 고장진단 규칙, 고장진단 데이터 생성기, 고장진단 데이터 검증기, 그리고 고장진단기로 구성되어 있다. 고장진단 데이터는 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단하기 위하여 사용하는 마스터 데이터로서 두개가 존재한다. 고장진단 데이터 생성기는 데이터베이스 데이터의 고장진단을 위한 데이터 구조를 생성하고 데이터베이스로부터 데이터베이스를 데이터를 중복하여 읽어들이는 역할을 한다. 이와 같은 과정은 시스팀이 초기에 동작을 시작하거나 운용중 운용자에 의해서 릴레이션의 추가 및 삭제, 그리고 튜플의 추가등과 같은 사건이 발생할 경우에 이루어진다. 데이터베이스 검증기는 고장진단 데이터 생성기가 중복하여 생성한 데이터에 대해서 데이터베이스 데이터의 제작시의 초기 오류를 검증해냄으로써 데이터베이스 관리 시스팀의 안전한 운용을 가능하게 하며 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단할 데이터를 탄생시킨다. 마지막으로 고장진단기는 주기적으로 데이터베이스 데이터의 고장을 진단하여 고장이 발생한 데이터를 미리 분류한 규칙에 따라 원래의 데이터로 복구하거나 운용자에게 보고함으로써 고장에 대비하도록 한다. 그리고 데이터베이스 상의 운용자에 의한 변경을 감지하여 고장진단 데이터의 재생성을 지시한다. 본 논문에서 제시하고 구현한 데이터베이스 데이터의 고장진단 및 복구를 위한 전문가 시스팀은 실시간 환경과 고장허용 환경, 분산 구조 그리고 빈번한 접근을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 아주 중요한 역할을 할 수 있다.
발사통제시스템의 주요 구성장치인 카운트다운 타임 생성 시스템은 카운트다운 신호를 생성하여 타 시스템에 제공하는 임무를 수행한다. 발사 관련 주요 장비들은 카운트다운 타임 생성 장치로부터 수신한 카운트다운 타임 정보에 따라 기능 수행을 하므로 안정적인 카운트다운 타임의 제공이 필수적이다. 따라서 카운트다운 타임 생성 시스템은 신뢰성과 고장 감내성을 보장하기 위한 설계가 요구된다. 이를 위해서는 시스템의 신뢰성을 보장하기 위한 방안으로 구성 장치들을 이중화하고 고장을 실시간 감시하여 고장 발생시 Active 장치에서 Standby 장치로의 절체 운용에 대한 설계가 필요하다. 본 논문에서는 카운트다운 타임 생성 장치의 이중화 설계에 따른 실시간 고장 감지 및 절체 운용 방법과 기능 시험 결과에 대하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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