본 논문은 화력발전소 적용을 위한 경보처리 기반 고장진단 전문가 시스템(APDX(Alarm Processing and Diagnosis Expert System)개발에 관하여 논의한다. 본 연구에서 제시된 경보처리 알고리즘은 근본적으로는 경보 인과관계 트리를 사용하고 있으나 최종 원인 경보선택에 있어서는 경보 발생시간과 경보 우선순위 Meta-Rul를 활용한다. 경보처리 모듈에서 처리된 원인경보를 근거로 하여 본 원인경보와 관련된 고장부위를 진단하게 된다. 진단모듈에서는 경보에 관련된 센서들과 고장들 사이의 관계를 정상적으로 모델링하고 센서들의 트랜드를 정성적 해석기로 분석하여 증가, 정상, 감소의 세가지 상태에 대한 신뢰도를 출력한다. 또한 각 경보로부터 고장이 예상되는 고장타입을 센서 천이도로 모델링하여 진단에 활용된다. 최종적으로 추론모듈에서 퍼지(Fuzzy) 추론 알고리즘을 이용하여 모델된 고장 타입과 계산된 고장과의 매칭과정을 통하여 진단을 수행하게 되며, 계산 창 (Window)를 변경하면서 고장을 재 확인하게 된다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.275-276
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2023
산업 현장의 기계 시설물 고장 문제는 큰 인명피해와 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에, 기계 시설물의 상태를 기반하여 고장을 진단하는 것은 대단히 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전류 센서 데이터를 활용하여, 시설물의 고장 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에 활용된 전류 센서 데이터는 x, y, z축을 가진 3상 전류 데이터로 구성되어 있으며, 2kHz로 1초간 샘플링 되어 있다. 본 연구에서는 2차원적 특성을 가지는 전류 센서 데이터를 분석하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용한다. 시설물의 고장진단에 가장 적합한 모델을 선정하기 위해 CNN의 대표적인 백본 네트워크를 활용하여, 결과를 비교하였다. 실험 결과, 본 연구에서 구성한 후보 백본 네트워크 중 ResNet의 분류 정확도가 98.5%로 가장 높게 나타났다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.29-30
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2021
시스템 고장 진단은 장비의 상태를 실시간으로 파악하고, 잔여 수명을 예측할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 그 중요성이 강조되고 있다. 장비나 센서의 고장을 진단하고 예측할 경우 유지보수를 용이하게 하여 막대한 손실을 막을 수 있고, 기대 수명 또한 연장될 수 있다. 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 항로표지 유지보수를 위해 항로표지 센서의 고장 유무를 판단할 수 있는 항로표지 센서 고장 진단 프로세스를 위한 후보 기술군에 대해 제안한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.2
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pp.203-208
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2016
This paper presents a fault detection and data processing algorithm for acoustic sensor systems using the multiple sensor algorithm that has originally developed for the wireless sensor nodes. The multiple sensor algorithm can increase the reliability of the sensor systems by utilizing and comparing the measurements of the multiple sensors. In the acoustic sensor system, the equivalent sound level($L_{eq}$) is used to detect the faulty sensor. The experiment was conducted to demonstrate the feasibility of the multiple acoustic sensor algorithm, and the results show that the algorithm can detect the faulty sensor and validate the data.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.1
no.1
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pp.82-91
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1998
This paper presents a neural networks based approach for the problem of sensor failure detection and accommodation for ship without physical redundancy in the sensors. The designed model consists of two neural networks. The first neural network is responsible for the failure detection and the second neural network is responsible for the failure identification and accommodation. On the yaw rate sensor of ship, simulation results indicates that the proposed method can be useful as failure detector and sensor estimator.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.185-187
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2023
고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.
본 논문은 계통연계형 전력변환 장치의 폐루프 제어에 이용되는 전류센서의 고장진단 및 허용운전 기법을 제안한다. 전류 센서에 고장이 발생하면, 정확한 출력전력제어가 불가능해져 품질이 저하될 뿐만 아니라 이에 대한 허용운전이 이루어지지 않으면 전체시스템의 운전을 중지해야 한다. 따라서 실시간 고장진단 및 허용운전 기법이 필요하다. 제안한 기법은 측정된 값과 추정 값의 비교를 통해 고장진단을 하고, 고장발생시 정상 센서에서 측정된 전류 값을 이용하여 허용운전을 한다. 10kW급 3병렬 전력 변환 시스템을 모의한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 성능을 검증하였다.
Kim, Soo-Cheol;Lee, Dong-Choon;Kim, Jang-Mok;Lee, Kyo-Beum
Proceedings of the KIPE Conference
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2012.07a
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pp.470-471
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2012
본 논문은 루엔버거 관측기를 이용하여 직류링크 전압을 추정하고 추정치와 측정치를 비교하여 전압센서의 고장을 진단하는 방법을 제안한다. 또한 전압센서 고장 시에 추정치를 이용하여 제어함으로써 전압센서 고장 허용제어가 가능함을 보인다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 그 타당성이 검증된다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.355-357
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2017
With the development of automation technology and the increase of large-scale automation projects, sensors used for state monitor and parameter measurement have become more and more important. Once the sensor faults occur, which will lead to the degradation of automation system's performance, and even disastrous consequences. In this paper, sensor output value modeling is performed using Kung's Algorithm for direct fault diagnosis of sensor, and fault diagnosis method based on decision theory is presented.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.30
no.4
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pp.8-16
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1993
Auto-Pilot System uses heading angle information via the position sensor and the rudder device to control the ship direction. Most of the control logics are composed of the state estimation and control algorithms assuming that the measurement device and the actuator have no fault except the measurement noise. But such asumptions could bring the danger in real situation. For example, if the heading angle measuring device is out of order the control action based on those false position information could bring serious safety problem. In this study, the control system including improved method for processing the position information is applied to the Auto-Pilot System. To show the difference between general state estimator and F.D.F., BJDFs for the sensor and the actuator failure detection are designed and the performance are tested. And it is shown that bias error in sensor could be detected by state-augmented estimator. So the residual confined in the 2-dim in the presence of the sensor failure could be unidirectional in output space and bias sensor error is much easier to be detected.
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