• 제목/요약/키워드: 실시간 고장진단

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데이터베이스 테이터의 고장진단 및 복구를 위한 전문가 시스팀

  • 이길행;우왕돈;조주현
    • ETRI Journal
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    • 제14권4호
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    • pp.148-164
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    • 1992
  • 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.

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사출 성형기 Barrel 온도의 실시간 데이터베이스화와 퍼지알고리즘 기반의 고장 검출 및 진단 (Fault Detection and Diagnosis based on Fuzzy Algorithm in the Injection Molding Machine)

  • 배성준;김훈모
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.463-467
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    • 2002
  • 본 논문에서는 사출 성형기 Barrel 부분에 인공지능 알고리즘을 적용하여 고장 검출 및 진단 시스템을 구성하였다. 고장 검출 및 진단을 위한 실시간 계측 시스템을 구축하였고, 계측된 데이터를 SQL-2000 Server를 사용하여 사출 성형기 Barrel의 이력 데이터베이스를 구축하였다 기존의 시스템이 단 시간의 시스템 정보를 습득하여 고장을 검출하고 진단한 것에 비해 본 연구에서는 장시간의 데이터를 습득하여 고장 검출 및 진단에 신뢰성을 높일 수있었다 고장 진단에 필요한 데이터는 실제 시스템의 운전에서 실시간으로 습득하였고, 데이터의 신뢰성을 높이기 위해 사출 성형기의 데이터와 정밀 계측기의 데이터를 Database에 저장하였다. 고장 검출 및 진단을 위하여 Fuzzy 알고리즘을 사용하여 신뢰성 있는 진단을 수행하였다.

신경망을 이용한 실시간 고장 진단 시스템 (On-Line Fault Diagnosis System using Neural Network)

  • 김문성;유승선;소정훈;곽훈성
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권11C호
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    • pp.75-84
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    • 2001
  • 본 논문에서는 신경망을 이용한 실시간 고장 검출 및 진단(FDD : Fault Detection and Diagnosis) 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 공조 시스템(FDD : Air Handling Unit)에서 발생 가능한 여러 고장들을 검출하고 진단할 수 있다. 고장 검출 및 진단 기법으로 3층 구조의 전방향(feed-forward) 신경망을 사용하였고, 여기에 사용된 학습 방법은 역전파(back-propagation) 학습 알고리즘이다. 공조 시스템에 적용된 실시간 고장 검출 및 진단 시스템은 비주얼 C++와 비주얼 베이직을 사용하여 구현하였다. 제안된 고장 검출 및 진단 시스템을 실제 운전 중인 공조 시스템에 적용하여 실험하였고, 정확한 고장 검출 및 진단이 수행됨을 실험 결과로서 입증하였다.

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임베디드 타입의 실시간 BLDC 전동기 고장진단 시스템 구현 (Imbedded Type Real-Time Fault Diagnosis for BLDC Motors)

  • 박진일;김용민;이대종;조재훈;전명근
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.62-71
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    • 2009
  • 본 논문에서는 주성분 분석 기법에 의한 BLDC 전동기의 고장진단 알고리즘과 임베디드 타입의 실시간 고장진단 시스템을 구현하였다. 우선 오프라인 상태에서 제안된 고장진단 알고리즘을 검증하기 위해 BLDC 고장진단 실험장치를 구현한 후 LabVIEW 프로그램에 의해 다양한 고장 데이터를 취득하였다. 취득된 데이터는 신호특성에 맞는 전 처리과정을 수행한 후 주성분분석 기법에 의해 고장특성을 나타내는 특징을 추출하고 최종적으로 BLDC 전동기의 진단은 유클리디안 거리 유사도 방법에 의해 수행된다. 이러한 결과를 바탕으로 임베디드 타입의 실시간 BLDC 고장진단 시스템을 구현하였다. 제안된 방법은 다양한 실험을 통하여 성능을 평가하였다.

전류신호의 유사도 평가와 통계적 상관관계를 이용한 유도전동기의 온라인 고장진단 (On-1ine faults diagnosis of induction motor using similarity measure and statistical correlation)

  • 김영인;김연태;김성신
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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    • pp.106-109
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    • 2005
  • 산업화와 더불어 자동화의 요구에 따라 여러 분야에서 유도전동기의 응용 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 인버터단의 전류센서에서 실시간 얻어진 전류신호로 부터 대표적인 전기, 기계적인 4가지 고장(Bearing Fault, Broken Rotor bar, Misalignment, Unbalance)을 검출하여 예기치 못한 고장에 대비할 수 있는 실시간 진단 알고리듬을 제시한다. 실시간 진단의 핵심요소인 동기화 방법으로서 Hilbert Transform을 응용하였다. 총 40세트의 정상 모터 데이터를 임의로 선택하여 두 데이터의 차를 이용하여 0에 근사한 정상 모터 뎀플릿 값을 설정하였다. 이를 이용하여 진단 대상 전동기의 고장 유무를 미리 판단하게 된다. 만약 기준치 이상의 오차가 나타나게 되면, 이와 비교하기 위한 미리 수집된 각4가지 고장 전동기의 미소신호 템플릿 데이터와의 유사성을 비교하여 고장의 종류를 표시하며, 고장의 종류가 진단되지 않은 대상은 고장 유무만 표시된다.

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모바일 환경에서 원격지 시스템의 고장 진단을 위한 로그 인덱싱 (A Log Indexing Strategy for Fault-Detections of Remote Systems in Mobile Computing Systems)

  • 박병율;윤병선;임종태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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    • pp.118-120
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    • 2004
  • 네트워크 노드의 고장진단 내용을 모바일 클라이언트에 실시간으로 서버하기 위하여는 정보를 최소화하여야 한다. 이를 위해 고장진단의 내용을 인덱스하고 인덱스 된 정보만을 모바일 클라이언트에 서버함으로 모바일 클라이언트가 소요하는 비용을 최대한으로 줄였다. 네트워크 관리자는 모바일 환경을 이용하여 실시간으로 메인 서버에 접속하며, 자신이 관리하는 시스템의 상태를 파악하여 오류나 고장의 시간을 줄임으로 효율적으로 시스템을 운영한다. 로그는 메인 서버에 순차적으로 저장되고 인덱스 됨으로 모바일 환경에서의 검색 속도를 향상시킨다.

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BLDCM 구동 인버터의 실시간 데이터를 이요한 고장진단 (Fault Diagnosis based on Real-Time Data of the Inverter system for BLDCM drive)

  • 김광헌;배동관
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.157-157
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    • 1998
  • 이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.

커먼레일 엔진에서 OBD-II 진단 S/W 설계 및 구현 (Design and Implementation of OBD-II Diagnosis Software on Common Rail Engine)

  • 김화선;장성진;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.321-324
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    • 2013
  • 디젤엔진에서 노킹 현상은 엔진의 성능 및 수명에 직접적인 영향을 주는 중요한 인자이며, 엔진 밸런스 또한 엔진 출력 및 내구성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 인자이다. 따라서 노킹 진단 및 엔진 밸런스 보정 알고리즘을 적용하여 ECU를 최적화 하고자 한다. 또한 OBD-II 표준을 사용하여 차량 위주의 진단기를 개발하여 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 실시간 통신이 제공 될 수 있게 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W를 설계 및 구현하였다.

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가스경로해석을 통한 터보제트엔진의 실시간 고장 진단 및 건전성 추정에 관한 연구 (A Study on Real Time Fault Diagnosis and Health Estimation of Turbojet Engine through Gas Path Analysis)

  • 한동주
    • 한국항공우주학회지
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    • 제49권4호
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    • pp.311-320
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    • 2021
  • 무인기용 터보제트엔진의 운전 중 발생하는 고장을 실시간으로 진단하기 위한 방안 및 성능 열화와 관련된 건정성 추정에 관해 연구하였다. 이를 위해서, 동적 열역학 가스경로해석을 통한 비선형 동특성 방정식으로부터 실시간 선형모델을 도출하였고, 연출된 운전상황과 고장 발생을 실시간으로 진단하기 위해 칼만필터와 가설 검증에 기초한 확률적 판단 기법을 적용하였다. 이 결과, 분명한 고장 검출과 분리 성능을 보임으로써 그 효용성을 확인하였다. 측정변수를 통한 건전성 추정과 관련하여, 실제 엔진 구성품의 성능 열화 추이를 모사하였고, 적응형 칼만필터를 적용하여 추정 기법의 타당성을 입증함으로써, 상태 기반 고장 진단 및 정비 기법에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.

BLDCM 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단 (Fault Diagnosis based on Real-Time Data of the inverter system for BLDCM drive)

  • 김광헌;배동관
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.29-37
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    • 1998
  • 이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.

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