• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.35 no.12
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• pp.1351-1358
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• 2011

To approximate the threshold of the fault detection and diagnosis (FDD) system, validation of the measurements is mandatory. Naturally, the system shows uncertainties due to measuring sensors - mostly thermocouples or RTDs - and due to repeatability. The uncertainty of a thermocouple comes from natural variation or a drift of the thermocouple measurement. Considering the natural variation behaves like zero-mean white noise, its natural variation can be characterized closely by the steady-state standard deviation. However, residuals between measurements and no-fault references in FDD systems show a statistical distribution with various uncertainties. In this paper, steady-state variations of measurement residuals were investigated by utilizing built-in temperature sensors in a heat pump for the model development and the final application.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.2 s.95
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• pp.211-217
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• 1999

감지기의 고장 발견, 확인, 보완은 복잡한 항공 시스템의 중요한 문제로 부각되어 왔으며, 그동안 칼만 필터를 이용한 기존 추정기술 혹은 온라인 학습 인공지능 알고리듬 등이 이 같은 문제를 해결하기 위해 제시되어 왔다. 본 연구에서는 여분의 감지기가 없는 항공제어계에 대해 온라인 학습 신경망을 이용한 감지기의 고장 발견, 확인, 그리고 보완에 관해 초점을 둔다. 이 내고장성 항공제어계는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 포괄적인 감지기의 고장을 발견하는 능력을 가진다. 어떤 경우에서는 기존의 감지기 고장 발견 방법의 성능을 향상시키기 위해 수정된 감지방법이 소개되고 그 보완된 감지방법을 이용하여 기존의 방법과 성능비교가 이루어졌다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2350-2352
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• 2002

1970년대에 제작되어진 전기기관차는 대부분이 기계적인 방식을 많이 채택하였고 디지털 기술의 미비로 아날로그방식을 이용해서 DC모터나 브레이크 기기 등을 제어했다. 이들 장치들은 고장의 판단 여부를 외관이나 릴레이의 접점이 on/off 되었는지를 시각적으로 확인한 후 판별 하였고 또한 이러한 고장을 찾는다 하더라도 고장의 원인이나 고장난 부분을 찾아낸다는 것이 매우 어려웠다. 또한 기관차의 운행 기록을 할 수 없기 때문에 기관차의 운행시 주변 상황이나 시스템의 운용 상황들을 알 수 없었다. 따라서 본 시스템을 이용하여 기관차의 운행 도중에 발생되는 모든 상황을 디스크에 기록하며 또한 디스크의 내용을 분석할 수 있도록 하여 운행 중에 고장이 발생하면 고장 시점부터 시스템과 주변상황들을 기록하여 기관차를 검수하는 검수원들이 보다 빠르고 효과적으로 기관차를 분석하고 고장을 진단하여 기관차를 유지보수 할 수 있도록 전기기관차의 모니터링 시스템을 개발하였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.46 no.3
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• pp.280-288
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• 2022

This study examined the diagnostics of abnormalities and faults of equipment, whose rotational speed changes even during regular operation. The purpose of this study was to suggest a procedure that can properly apply machine learning to the time series data, comprising non-stationary characteristics as the rotational speed changes. Anomaly and fault diagnosis was performed using machine learning: k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM), and Random Forest. To compare the diagnostic accuracy, an autoencoder was used for anomaly detection and a convolution based Conv1D was additionally used for fault diagnosis. Feature vectors comprising statistical and frequency attributes were extracted, and normalization & dimensional reduction were applied to the extracted feature vectors. Changes in the diagnostic accuracy of machine learning according to feature selection, normalization, and dimensional reduction are explained. The hyperparameter optimization process and the layered structure are also described for each algorithm. Finally, results show that machine learning can accurately diagnose the failure of a variable-rotation machine under the appropriate feature treatment, although the convolution algorithms have been widely applied to the considered problem.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.20 no.7
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• pp.21-28
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• 2006

This paper deals with the HVDC system fault analysis and the sound noise analysis. In this paper, the reasons of the audible noise and vibration were analyzed the fault waveform were analyzed using DTR (Digital Transient Recorder). Finally, using the fault current waveform and the vibration equation, the reason of crack of smoothing reactor support is estimated.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.143-148
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• 2010

A Statistical methods are used to determine the reliability of a Fuel Boost Pump for aviation. Failures are referenced from failure reports. The failure-free periods between successive failure events are evaluated in the form of weibull distribution. The results of analysis were calculated shape factor, scale parameter and mean time to failure. It found that the reason of failure is wear-out period.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2010.05a
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• pp.27-27
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• 2010

청정에너지원의 수요가 증가함에 따라 에너지원의 공급로의 역할을 하는 강관의 수요가 증가하고 있다. 소재가공 기술의 발전과 함께 경량의 고장력 강재의 적용은 공급로의 역할을 하는 강관의 비용절감 및 자원의 효율적 이용 측면에서 지속적으로 연구 개발을 이어왔다. 이러한 추세에 따라 구조용 또는 라인파이프용 강관에서도 고장력 강재의 적용과 함께 고인성 그리고 용접성의 향상을 위한 다양한 라인파이프용 강재의 개발과 이의 적용이 그간 활발히 진행되어왔다. 용도상 반드시 필요한 특성인 고장력, 고인성, 용접성 등 외에도 다양한 강재의 사용에 따른 제조공정상 즉 용접공정에서 발생될 수 있는 용접부의 기계적 특성 변화에 대한 특성 연구 및 기술 연구가 계속 되어왔다. 주로 강관을 생산하는데 쓰이는 ERW (Electric Resistance Welding) 공정에서도 이러한 문제점을 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. ERW는 높은 생산성과 낮은 제조비용의 장점을 가지고 있으나 용접 후 용접부의 기계적 특성 감소로 인한 단점이 있다. 때문에 기계적 특성향상을 위해 최적의 용접조건에 대해 연구해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 4가지 합금강관의 ERW 용접시 용접 입열량의 변화와 용접부의 후열처리를 통한 미세조직의 변화와 기계적 특성에 대해서 고찰하였다. 4강종 시편의 미세조직을 OM, SEM을 통한 분석 이후 인장시험 및 경도시험 등을 통해 기계적 특성을 평가하였다. 대부분의 시편에서 입열량의 증가에 따라 Ferrite 분율이 증가하였고 용접중앙부의 Ferrite 양이 용접경계부 보다 많았다. Ferrite 집중부의 분포가 극명하게 관찰되었던 DP780 (적정) 강종과 미세하게나마 Ferrite 집중부가 존재하였던 K55 (과소, 과대) 강종에서 나란히 경도 하락 현상이 관찰되었다. 이는 강종마다 고유의 Ceq, 합금 중 Mn 농도, 입열량 등에 의한 복합적인 이유 때문으로 판단된다. 탄소가 0.3~0.4 wt% 함유된 중탄소강인 S45C, K55의 경우 용접중앙부와 용접경계부의 페라이트 분율 차이가 큰 것을 알 수 있었다. 이는 용접시 열에 의한 탈탄현상으로 인해 나타나는 현상으로 판단된다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.9
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• pp.1325-1330
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• 2010

The breakdown of any critical component of a turbine results in the outage of power plants. Unexpected failure decreases equipment utilization and causes enormous economic losses. Currently, we conduct conservative preventive maintenance for a maintenance period that is proposed by a vendor. In the rapidly changing business environment, reliability-based maintenance is required in order to remain competitive and reduce maintenance costs while maintaining the reliability of equipment. In order to determine an appropriate maintenance period for guaranteeing reliability, we must determine the failure probability by carefully analyzing the failure history of the equipment. In this study, we created a database of failure history for power-plant turbines, predicted the best repair time using the Weibull function, and investigated how the appropriate maintenance cycle can be determined.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.2091_2092
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• 2009

지중케이블 시스템에서의 고장은 필연적으로 대전류 현상을 수반하는 경우가 대부분으로서 고장전류는 고장 케이블 자체와 인접해 있는 타 선로 및 통신선 등에 악영향을 미칠 가능성이 크고, 초고압 케이블의 운전전압 레벨이 지속적으로 증가하고 있는 상황에서 사고의 파급 및 위험정도 또한 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 단락 고장의 경우 고장전류의 크기도 크지만 고장전류 발생에 따른 전자력을 동반하게 되어 케이블 및 접속함, 각종 금구류에 전기적, 기계적인 스트레스를 야기할 수 있다[1]. 따라서 본 논문에서는 지중케이블의 삼각배열 구간의 단락전자력 영향을 최소화하기 위한 방안을 모색하기 위하여 154kV OF케이블 3상 단락 실증시험을 2회 시행하였고, 유한요소법을 이용하여 단락전자력 발생시 클리트 설치간격에 따른 케이블 변위를 계산함으로써 케이블의 단락 전자력 영향 검토결과를 기술하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.28 no.1
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• pp.1-14
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• 2024

Global navigation satellite system (GNSS) providing position, navigation and timing (PNT) services consist of satellite, ground, and user systems. Monitoring stations, a key element of the ground segment, play a crucial role in continuously collecting satellite navigation signals for service provision and fault detection. These stations detect anomalies such as threats to the signal-in-space (SIS) of satellites, receiver issues, and local threats. They deliver received data and detection results to the master station. This paper introduces the main monitoring algorithms and measurement pre-processing processes for quality assessment and fault detection of received satellite signals in current satellite navigation system monitoring stations. Furthermore, it proposes a strategy for the development of components, architecture, and algorithms for the new regional navigation satellite system (RNSS) monitoring stations.