전기식 액중형 펌프 (electrical submersible pump, ESP)는 인공채유 (artificial lift) 기법 중 적용성과 운영 효율이 높아 전 세계 생산정에서 운영되고 있다. 저류층에서 ESP 운영 시 온도·압력, 가스·오일비, 유량 등의 변수는 ESP 성능에 영향을 미치는 요소로서, 특히 생산유체 내 자유 가스 (free gas)는 ESP의 수명 및 운영 효율을 감소시키는 주요 요인에 해당한다. 이에 본 연구에서는 ESP 성능에 영향을 미치는 변수를 정량적으로 분석하고자 현장 운영조건에서 ESP 성능실험과 손상모사 실험이 가능한 환형 유동 시스템 (flow loop system) 을 개발하였다. 개발 장치는 ESP와 튜빙 (tubing)을 하나의 시스템으로 연동시켜 ESP의 고장 및 원인 진단, 튜빙의 누출 특성을 파악할 수 있는 일체형 시스템에 해당한다. 본 연구에서는 ESP 성능 평가와 관련된 단상 유체 (single phase)와 2상 유체 (two phase) 실험을 통해 ESP를 안정적으로 운영하기 위한 유동 조건을 규명하였다. 도출된 결과값은 ESP 고장 예측 및 진단 프로그램 개발을 위한 기본 자료를 제공하며, ESP 운영을 위한 최적 운영 조건 및 고장 진단을 위한 실시간 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 와이브로 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보의 모니터링 기술에 관한 것으로서, 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 와이브로 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석하여 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 와이브로망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되어 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있어 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전 등의 서비스를 제공할 수 있다. 차량 진단 장치와 유선으로 연결하는 경우 와이어링 하네스에 의한 각종 노이즈가 유입되어 커넥터 내구성이 나빠져 우려가 상존한다. 이러한 어려움을 해결하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 와이브로 휴대기기로 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성 하였고, 차량 정보 및 상태 자료 공유 연통 플랫폼의 정의에 따른 시스템에 있어서 자료의 획득 및 연동기술을 연구하였다.
오늘날, 세계 인구성장률의 증가로 국제사회는 심각하게 식량문제 해결을 논의하고 있다. 식량문제 해결을 위한 대안으로는 양식산업이 대두되고 있다. 최근 양식산업의 혁신성장을 위해 4차 산업기술을 융합한 스마트 양식장이 보급되고 있으며, 전주기적 디지털화가 추진되고 있다. 양식산업에서 중요한 수질센서는 전기화학방식의 휴대용 센서를 사용하고 있으며, 이를 이용하여 개별적, 간헐적으로 수질을 체크하고 있어서 양식장 수질을 실시간 분석하고 관리하기가 불가능하다. 최근 광학 기반의 모니터링이 가능한 수질센서들이 개발되어 현장에 적용되고 있다. 그러나 수질센서의 상태정보를 알 수 없기 때문에 모니터링 데이터의 신뢰성을 보장할 수 없는 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있도록, 수질센서가 수집하는 모니터링 데이터를 기반으로 고장, 기준일탈, 유지보수, 점검 등의 수질센서 자가진단 상태를 파악할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
항공탑재 SAR 시스템은 유/무인 항공기에 탑재되어 고해상 영상정보 수집과 지상 이동 표적 탐지의 임무를 담당하는 영상 레이더 시스템으로, 선진국을 중심으로 운용되고 있으며 국내에서도 현재 개발이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 항공탑재 SAR 시스템 운용을 위한 운용요구조건 및 운용 요구조건을 만족하기 위한 다중모드 및 실시간 SAR 시스템 운용개념에 대하여 기술한다. 항공 시스템과의 연동개념, 시스템 상태정의 및 천이개념, 임무정의파일 기반 임무수행 개념, 고장진단 및 관리개념, 촬영자료 저장 및 전송 개념에 대해 설명하고, 지상검증시험을 통한 SAR 시스템 운용개념 검증 결과에 대해 기술한다.
최근 선박/해양설치선의 운항 과정에서 오염물질과 온실가스 배출을 최소화하기 위한 전기추진개발이 진행되고 있다. 이에 필요한 선박/해양설치선 내 ESS 시스템인 배터리의 사용과 효율적 관리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 통상적으로 Battery가 적용된 ESS는 BMS에 의해 Cell Balancing 및 수명이 실시간 모니터링이 되고 있다. 선박/해양설치선에는 여러 개소의 ESS Room을 탑재하고 있으며, 최근 전기추진개발 수요로 동일 사양의 ESS 시스템이 적용된 ESS Room이 구성되고 있다. 본 논문에서는 각 Room의 BMS Data를 비교하여 Battery Pack 및 Cell Balancing의 고장을 추가적으로 예측 진단하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 선박/해양설치선의 환경변화에 따른 각 ESS Room의 BMS Data를 비교하여 정확한 상태정보를 측정하고 신뢰성있게 모니터링하여 대형사고를 미연에 방지할 수 있다.
최근 항공기용 터보팬엔진의 국내 독자 개발 증가에 따라 연료 효율, 엔진 성능과 신뢰성 향상을 위한 실시간 고장진단 기능을 갖춘 FADEC(전자식통합엔진제어장치)의 소프트웨어 개발 필요성이 대두되고 있다. 엔진 제어에 관한 알고리즘은 고도화되고 복잡해짐에 따라 모델기반 개발 방식을 사용해 소프트웨어를 제작하는 추세이다. 본 논문에서는 하드웨어와 모델기반 개발 소프트웨어를 연결시킬 FADEC(전자식통합엔진제어장치)의 미들웨어 아키텍처를 소개한다. 항공기용 터보팬엔진의 높은 신뢰성과 안전성을 고려하여 DO-178C[1] 국제감항인증 가이드라인에 따라 설계했다.
광섬유는 저손실, 광대역의 전송특성을 가지며 세경(細徑), 경량등 많은 장점을 가지고 있지만 동케이블과 같이 파단점, 불연속점등의 장해점 탐색에 대한 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 OTDR(Optical Time Domain Reflectometer)은 고감도, 고정도의 광센싱 기술, 극초단 광펄스 레이다 기술, 광다중화 센서 네트웍기술, 실시간 광신호처리 기술 등 정밀 광계측 및 신호처리기술을 적용하여 설치된 광섬유의 손실 정도를 측정하는 시스템으로 광섬유에 입사된 광의 산란 가운데 Rayleigh 산란에 의해서 생기는 후방산란광을 관측하여 광파이버의 파단점 탐색 및 손실측정이 가능하다. 최근 대부분의 유선통신망은 광섬유를 이용한 광통신방식으로 이루어지고 있으며 이러한 광섬유의 고장점을 찾기 위한 방법은 OTDR방식이 유일하다고 할 수 있다. 본 논문은 Rayleigh 후방산란에 의한 광학적 특성을 규명하고 이러한 특성을 이용하여 이용한 광섬유 유지보수용 계측시스템을 설계, 제작하고 실험한 결과에 대하여 설명하고 고찰하였다. 측정거리를 40Km까지 측정하도록 하였으며, 모니터상에서의 거리 분해능은 5m정도를 가지며 1310nm의 파장을 사용하였다.
본 논문에서는 산업 현장에서 효율적인 전동기 제어를 수행하도록 전동기 보호 릴레이, 스마트 회로 차단기 및 가변 속도 드라이브 등의 스마트 전동기 장치를 하나의 통합 모듈로 대체한 지능형 전동기 제어 시스템을 제안하였다. 제안된 지능형 전동기 제어 시스템은 CIP(Common Industrial Protocol)기반의 네트워크를 통하여 지능형 전동기 제어 시스템에 연결된 각각의 전동기 또는 부하에 대한 중요 데이터를 쉽게 모니터링할 수 있으므로 언제나 정확한 프로세스 제어가 가능하고, 고장 정보 및 기록에 실시간으로 액세스하여 진단을 간소화하며, 장비 가동 중단 시간을 최소화할 수 있다.
Modern production systems are very complex by request of automation, and failure modes that occur in thisautomatic system are very various and complex. The efficient fault diagnosis for these complex systems is essential for productivity loss prevention and cost saving. Traditional fault diagnostic system which perforns sequential fault diagnosis can cause catastrophic failure during diagnosis when fault propagation is very fast. This paper describes the Real-time Intelligent Multiple Fault Diagnosis System (RIMFDS). RIMFDS assesses current machine condition by using sensor signals. This system deals with multiple fault diagnosis, comprising of two main parts. One is a personal computer for remote signal generation and transmission and the other is a host system for multiple fault diagnosis. The signal generator generates various faulty signals and image information and sends them to the host. The host has various modules and agents for efficient multiple fault diagnosis. A SUN workstation is used as a host for multiple fault modules and agents for efficient multiple fault diagnosis. A SUN workstation is used as a host for multiple fault diagnosis and graphic representation of the results. RIMFDS diagnoses multiple faults with fast fault propagation and complex physical phenomenon. The new system based on multiprocessing diagnoses by using Hierarchical Artificial Neural Network (HANN).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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