현재 도시철도 전력설비의 진단시스템은 각 설비별로 산재되어 있어 종합적 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 특히 전력설비 고장을 사전에 검출하고 최적의 수명을 예측하기 위해서 표준화되고 객관적인 상태 판단을 위한 시스템 도입이 필요하다. 또한 도시철도 변전소가 무인으로 운영됨에 따라 전력실비 자체의 온라인 상시감시 및 자기진단을 수행할 수 있는 다양한 시스템을 도입이 필요하다. 본 연구에서는 도시철도 주요 전력설비 인 도시철도용 (AC/DC) 변압기, 단로기, 차단기, 정류기, GIS에 설치되는 각종 센서, 센서에서의 데이터를 측정하는 이상검출장치에서의 데이터를 수집하는 데이터취득장치, 데이터취득장치와 서버를 연결하는 통신제어장치, 모니터링 프로그램과 수명예측 프로그램이 설치된 서버를 포함하여 각종 부가 장치를 포함하는 변전기기 수명예측을 위한 전체 시스템의 개발에 대하여 기술 하였다. 또한 무선기반의 고장진단 검측 시스템을 구현하고 데이터 획득 기술에 대하여 나타내었다.
컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합체계화와 온-라인화에 따라 자동화된 설비진단 방법이 요구되어지고 있다. 이에 따라 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간으로 수집된 출력신호를 이용하여 기계설비를 온-라인으로 감시하는 여러가지 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 진동센서로부터의 신호를 radial 함수에 근거한 다단계 뉴럴 네트워크(Neural Network)로 모형화하여 기계설비 상태를 감시하는 방법을 제시한다. 또한 다단계 모델링 분석을 통하여 신호를 예측하고 설비고장 원인을 분류하며, 다른 모형과의 비교를 통하여 효율성 평가와 최적 단계수를 결정하였다. 온라인 학습 알고리즘은 recursive least squares와 clustering 방법을 이용한다.
한정된 기간과 비용 하에 높은 신뢰도와 안전성을 갖는 엔진을 완성하기 위해서는 엔진 개발과 병행하여 엔진에 최적화된 진단시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진단시스템의 개발방향을 정립하기 위하여 해외문헌을 바탕으로 엔진에서 발생 가능한 고장들, 상태진단을 위한 검사파라미터의 특성, 진단방법들(실시간 진단법, 사후 진단법, 사고원인 분석법, 파라미터 계통법, 시험진단법)을 고찰하였고, 엔진 개발단계 및 운용단계에서 수행해야할 진단관련 과제들을 제시하였으며, 해외의 액체로켓엔진 진단 사례를 정리하였다.
지금까지 공동주택에서 전력감시반은 지하실에 설치된 그래픽보드를 이용하여 감시를 수행하고 있으나, 공동주택에서의 인력구조와 시스템특성상 적절한 감시방법이라고 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 인텔리전트 감시시스템을 제안하였다. 제안된 감시반은 직렬통신방식을 이용한 집중감시시스템으로 설비를 디자인된 화면으로 실시간 감시하고 사용이력과 고장진단을 위한 지식베이스를 구현하여 감시반 효율성의 향상과 감시반의 공사비 절감을 유도하였으며, 실시간 O.S는 Trend 940을 이용하였다.
국내외의 배출가스 규제 강화에 부합하기위하여, 사용자 의도에 따른 연료 분사시기와 분사량 조절이 가능한 커먼레일 ECU를 제어할 수 있는 알고리즘 개발의 필요에 따라서 본 논문에서는 커먼레일 엔진 전용 ECU에 적용할 수 있는 노킹 판별 및 엔진 밸런스 보정이 가능한 노킹 진단 알고리즘을 구현하여 시뮬레이터로 개발하였다. 또한 운전자가 직접 차량을 진단하는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하고자 시뮬레이터의 결과를 OBD-II 표준에 의거하는 차량 위주의 진단기로 개발하고자 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 송수신하는 유선 시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W 설계방안을 제안함으로써 차량의 연비향상 및 유해가스 저감을 통한 엔진의 효율성 향상을 실현하도록 한다.
본 논문에서는 CNN 기반의 소음을 이용한 원동 구동장치 진단시스템(PHM)을 제안한다. 이 시스템은 구동장치로부터 발생된 소리로부터 특징데이터를 추출하여 이를 학습한 후 실시간으로 구동장치의 상태를 진단하는 것을 목적으로 하며, 딥러닝 기술을 이용하여 특정 장치에 종속되지 않고 학습할 데이터에 따라 적용 대상이 쉽게 가변 할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 실제 적용될 현장에서 발생할 수 있는 예측외의 소음환경에 유연하게 대처하기 위해 딥러닝 모델 중 CNN을 적용한 시스템을 설계하였으며, 제안된 시스템과 이전 연구에서 제안된 DNN 기반의 기계진단시스템을 학습데이터의 환경과 다른 처리배제가 필요한 소음환경에서 비교 실험하여 제안된 시스템이 새로운 환경적응 성능향상에 대하여 우수한 결과를 얻었음을 확인하였다.
본 논문에서 에스컬레이터 기계실 내부 전동기, 감속기, 구동 체인의 IoT 소음 및 진동 센서를 부착하여 에스컬레이터 운영중 실시간 상태 감시가 가능한 IoT 기반 에스컬레이터 고장 예지 시스템을 제안한다. IoT 소음 및 진동 센서는 에스컬레이터 운영 중 발생하는 소음 및 진동 데이틀 수집하여 PHM(Prognostics and Health Management) 서버로 전송하며, 서버에서는 진단 알고리즘을 통해 고장 유 무를 판단한다. 소음 데이터를 이용한 체인 피치 길이 알고리즘을 검증하기 위하여 실제 체인의 길이를 측정한 결과 값과 비교한 결과 99.8% 정확도를 가지며, 진동 데이터를 이용하여 전동기, 감속기의 상태 판단을 위한 알고리즘 검증을 위해 AST 사의 진동 센서와 비교한 결과 약간의 오차는 발생하지만 ISO 10816-3을 기준으로 한 판단 결과 값은 동일한 결과 값을 가지는 것을 확인하였다.
최근 들어 전력 공급의 신뢰성 강화를 위해 변전설비 고장을 미리 진단할 수 있는 예방진단기술이 절실히 요구되고 있으며, 한국전력공사 및 기타 수요자 층에서 예방진단기술 도입을 추진하고 있다. 또한 센서 기술과 디지털 기술, 통신 및 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 실시 간으로 변전설비를 감시할 수 있는 온라인 예방진단이 가능하게 되었다. 이에 본 논문에서는 변전소용 온라인 예방진단 시스템을 현장에 적용한 사례를 소개 하고자 한다.
This paper presents a diagnosis method for the detection and location of open-short switch faults in the three-phase power conditioning system. A method for switch fault diagnosis on the power conditioning system is proposed, based on the concordia transform. The switch fault types and locations on power conditioning system are diagnosed by a method in which analyze the d-q current vector locus and current pattern. The Simulation results confirm the proposed diagnostic method.
In this paper, a new expert system scheme, called Logic Based Expert System (LBES), is proposed for real time fault diagnosis of power system. In LBES, Expertise is represented by logical connectives and converted into a Boolean function. The set of Prime Implicants (PIs) of the Boolean function contains all the sound inference results which can be obtained from the expertise. Therefore, off-line inference is possible by off-line PI identification, which reduces the on-line inference time considerably and makes it possible to utilize-the LBES in real-time environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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