19세기말에 차동보호계전방식이 이미 적용되었고 시스템 보호에 가장 먼저 사용되는 방식 중에 하나였다. 이 방식은 고장전력설비의 기기를 보호하기위해 전류의 입출력값을 비교함으로 고장을 검출하는 방법을 사용한다. 결과적으로 비율차동보호방식은 완벽하게 고장구간을 검출할 수 있으므로 전력설비의 중요기기의 주보호로 적합한 시스템이라고 볼 수 있다. 본 논문 변압기의 내/외부사고유형에 따른 전자기계식과 디지털 보호계전기의 동작특성을 컴퓨터기반의 해석 S/W를 이용하여 모델링과 동작특성에 대한 분석을 통해 보호계전기 동작특성의 신뢰성검증과 전력계통을 시뮬레이션하기 위해 구성하였다. 특히, 비율차동특성 보호 알고리즘을 계전기별로 모듈화하기 위한 기본 구조설계에 초점을 맞추었고 외부사고에 대해 각 보호계전기 동작특성을 비교함으로써 보호계전기 응답특성에 검증하는 기초 데이터를 생성하는 과정도 기술하였다.
본 연구에서는 최근 10년간의 수원과 의정부지역의 국도 포장구간의 수명 데이터를 기반으로 신뢰성 개념을 도입하여 포장 수명의 고장확률, 신뢰도, 평균 수명 등의 정보를 산정하는 방안을 제시하였다. 모수적 추론 방법인 최우추정법과 확률지를 이용하여 최적 수명분포형태가 대수정규분포임을 확인하였으며, 본 연구에서 제안한 대수정규수명분포에 의해 추정된 누적 고장확률이 실제 관측값과 차이가 거의 없음도 확인하였다. 나아가 추정된 모수를 기반으로 신설 포장과 덧씌우기 포장의 하중별 평균 수명을 산정한 결과, 각각 6.5년~7.9년과 7.3년~9.1년으로 추정되었으며 상대적으로 덧씌우기 구간의 평균수명이 더 길게 추정되었다. 본 연구에서 제안한 신뢰성 개념을 이용한 분석 방법은 포장관리 및 유지보수 데이터가 축적되어감에 따라 비교적 용이하게 계속 보완이 가능하며 보다 정확한 포장수명에 대한 신뢰도 값에 접근해 갈 수 있을 것으로 기대된다.
항공기 엔진의 고장예지 및 건전성 관리(PHM)는 고장 또는 수명한계 도달 전에 잔존 유효 수명을 예측하는 것이다. PHM 기술 중 예측모델을 확립하는 방법은 물리 기반과 데이터 기반 방법이 있다. 물리기반 방법은 적은 데이터로 정확한 예측이 가능하지만 확립된 손상 물리 모델이 적어서 적용에 한계가 있다. 본 연구는 따라서 데이터 기반 방법을 적용하였으며, 수명 예측을 위해서 신경회로망 알고리즘 중 Multi-layer Perceptron을 이용하였다. 이를 위해 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 C-MAPSS 코드로 생성된 가상 데이터 세트를 이용하여 신경회로망을 학습하였다. 학습된 신경회로망 모델은 테스트 세트에 적용한 후 잔존 유효 수명의 신뢰구간을 예측하고 실제 값을 통해 정확도를 검증하였다. 또한 본 연구에서 제시된 방법을 기존 문헌의 것과도 비교하였고 그 결과 비교적 양호한 정확도를 확인할 수 있었다.
Pilot Scheme은 거리계전방식과 전류차동계전방식의 단점을 보완할 수 있는 방식으로, 자기보호구간에 대해 전 구간을 빠르고 신뢰성있게 보호한다. 본 논문에서는 여러 가지 Pilot Scheme의 특성을 비교 분석하고, Weak Infeed, 전류반전, 통신 에러 등에 대한 효과적인 대책을 갖춘 새로운 Hybrid Scheme을 제안하고, EMTDC에서 얻은 고장데이터를 바탕으로 Digital Logic Simulation을 통하여 Logic을 검증하였다.
본 논문에서는 이더넷 파워링크의 마스터 이중화 기법의 실시간성 향상을 위해 PReq 신호를 이용한 원전용 실시간 제어망의 실시간성과 신뢰성을 고려한 마스터 이중화 기법을 제안하였다. 제안된 마스터 이중화 기법은 동기 구간에서 PReq 신호를 이용하여 마스터 고장을 감지하고 비동기 구간에서 AMNI 프레임을 전송하여 단위 사이클 구간 앞서서 전환이 가능하다. 이를 통해 실시간 주기 데이터의 손실 및 이로 인한 문제점들을 최소한으로 줄일 수 있다. 제안된 마스터 이중화 기법의 효용성을 증명하기 위하여 OPNET Modeler를 이용하여 성능분석 및 검증을 수행하였고 이를 통해 마스터 전환시간을 줄일 수 있음을 보였다.
신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.
고속의 전용회선 통신서비스에 대한 급격한 수요로 통신망은 그 양과 종류가 급격하게 증가하고 있어서 전용회선 통신망 운용에 따른 망구성 및 고장처리 체계의 정립이 필요하게 되었다. 전용회선은 특성상 가입자 구간에서 시작하여 여러 전화국의 전송장치를 경유하고 다시 가입자구간으로 연결된다. 전용회선의 유지보수 및 운용관리는 전국 규모로 전용회선을 단대단으로 시험할 수 있고, 운용관리 업무를 집중화, 자동화, 전산화시킴으로써 전용회선에 대한 시험 및 운용관리업무를 일원화한 집중운용보전체제를 필요로 한다. 이러한 요구에 부응하기 위해서는 확장성이 높고 유연하여 데이터를 원격지에서도 접근할 수 있도록 하는 분산 시스템의 구성이 필수적이다. 분산시스템 설계의 하나의 방법으로 객체지향 설계가 많이 적용하고 있다. 본 논문에서는 새롭게 요구되는 환경에서의 전용회선 통신망에 대한 구성 및 고장관리 요구사항을 정리하고 객체지향설계 언어인 UML(Unified Modeling Language)을 적용한 전용회선운용관리시스템설계 방법을 제안한다
항공기 엔진, 풍력발전기, 모터 등 회전기기에서 발생하는 많은 문제들은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 단계에서 필요하다. 본 논문에서는 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 감지하는 기법을 소개한다. 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 특히 신호 데이터의 전처리 기법들을 도입하여 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있음을 보여준다. 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. IMS 베어링 진동 공개데이터를 대상으로 시간 구간별로 6가지 통계지표를 추출한 후 마할라노비스 거리 분류기를 적용하여 성능을 검증하였다. 제시된 신호처리 전처리 기법을 적용함으로써 성능이 획기적으로 향상되는 것을 실험에서 보여주었다.
GPS를 항공기의 항법 장치로 사용하게 되면 기술적, 경제적인 면에서 많은 이익을 얻을 수 있다. 그런데 항공기는 어떤 시스템보다도 안전이 중요한 시스템이므로 개발된 항법 장치를 사용하기에 앞서 항법해의 신뢰성을 확보하는 것이 우선되어야 한다. 그에 따라 본 논문에서는 항공기 착륙 시에 사용하게 될 DGPS를 이용해서 측정치의 고장을 검출하고 고장이 검출된 측정치를 제거하는 시스템을 구현하고자 하였다. 또한 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해 여러 가지 상황에 대해서 실제 데이터를 사용하여 실험을 실시하였고, 그 결과 일부 구간을 제외하고는 고장의 검출 및 제거가 잘 이루어지는 것을 볼 수 있었다. 하지만 좀 더 완벽한 신뢰성을 확보하기 위해서는 측정치의 오차에 대한 분석, 다른 장치들과의 통합을 통한 가용성 확보 등에 대한 연구가 앞으로 많이 이루어져야 할 것으로 보인다.
직류철도의 회생제동 시 발생되는 회생에너지는 급전선로의 직류가선전압의 상승에 의해 시스템의 오동작이나 차량 정류기의 파손, 또는 급전 시스템의 전력변환 장치의 고장을 일으키는 원인이 될 수 있다. 슈퍼 커패시터를 이용한 회생에너지 저장장치는 직류가선전압을 안정화 하게하는 방법이다. 본 논문에서는 슈퍼 커패시터 뱅크를 이용하여 직류철도 시스템의 에너지 저장장치를 구현하였고, 지하철 2호선 N역과 S역의 실측값을 이용하여 가선전압이 전동차에 의한 회생에너지 발생에 따른 동작 특성과 슈퍼 커패시터의 충 방전 특성을 확인하였다. 본 논문을 통하여 직류철도 시스템에 설치된 회생에너지 저장시스템용 슈퍼 커패시터 뱅크의 동작 특성을 알 수 있고, 향 후 직류철도 모든 변전소의 직류 가선전압 실측 데이터를 이용한다면, 특정 직류철도 운행 구간에 대한 회생에너지 저장장치의 운전특성과 슈퍼커패시터의 용량 및 수명 예측으로 가격을 절감 할 수 있고 전체 시스템의 안정도 와 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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