본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.
전국적인 분포를 갖고 있는 배전망에 유일한 과전압 보호 및 절연보호장치인 피뢰기는 배전계통에서의 사고율을 감소시키는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 피뢰기의 수명은 동작횟수의 증가에 의해서 서서히 열화되게 된다. 이러한 열화의 과정은 피뢰기의 저항성 전류가 증가하는 현상과 일치한다. 그러나 배전계통에서 저항성 전류를 검출하기 위한 전압요소에 대한 정보를 얻기가 쉽지않다. 본 논문에서는 이러한 피뢰기의 열화현상을 파악하기 위하여 이론적으로 피뢰기의 열화정도가 고조파의 분석만으로 가능하다는 점을 증명하고 특히 3고조파의 증가와 저항성 전류의 증가가 비례함을 현장에서 수집한 피뢰기의 실증을 통해 입증하였다. 이러한 연구결과를 현장에 적용하여 현장의 가혹한 조건의 전자계영향에도 불구하고 정밀한 피뢰기 진단이 가능하다는 결론에 도달하였다. 결론적으로 본 연구의 결과로 현장의 피뢰기 진단이 간편해지고 효율적으로 이루어 질 수 있음을 실증하였고, 앞으로 배전계통에서의 안정적인 전력공급에 기여할 것으로 기대하고 있다.
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.
최근들어, 도시철도 전력설비에는 온라인 상태진단이 가능한 센서를 설치하여 각 기기의 상태를 상시 감시하는 시스템이 도입되고 있다. 이러한 기술이 적용됨으로써 전력설비의 교체 주기를 판단하고, 사고를 미연에 방지 하는 등의 최적의 관리를 할 수 있게 되었다. 그러나 운영기관에 따라 다양한 방법의 진단설비가 설치되어 있어 유지보수가 어려워, 도시철도에 적합한 진단시스템의 개발이 요구되어 지고 있다. 도시철도 주요 전기설비로는 변압기, 단로기, 차단기, 정류기 등이 있다. 현재 이를 진단하기 위한 방법으로는 각 장치에 따라 부분방전시험, 유전정접시험, 절연유분석시험, 차단기동작시험 등이 있다. 본 연구에서는 현재 국내 외에서 제시되고 있는 전기설비의 온라인 상태진단 기술을 조사하고, 상용화된 온라인 상태진단 시스템을 분석하여 도시철도 전기설비에 적용 가능한 상태진단 항목과 상태진단 기법을 조사, 분석하였다.
최근 강화된 국내외의 배출가스 규제 조건을 충족시키기 위해, 사용자의 요구대로 연료의 분사시기와 분사량을 조절할 수 있는 CRDI ECU 제어 알고리즘의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 산업용 CRDI 엔진 전용 ECU에 적용할 수 있는 노킹 판별 및 엔진 밸런스 보정이 가능한 노킹 분석 시뮬레이터를 개발하였다. 개발한 노킹 분석 시뮬레이터의 결과를 OBD-II 표준을 사용하여 차량 위주의 진단기를 개발하여 운전자가 직접 차량을 진단할 수 있는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하고자 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W 설계 방안을 제안함으로써 차량의 연비를 향상시키고, 유해 배출가스의 발생을 최소화하여 엔진 효율성의 개선 방안을 제시하고자 한다.
일본에서는 경제의 고도 성장기인 1960년대에서 1970년대의 중반에 걸쳐서 대량의 전력설비가 설치되고 1980년대에 들어서는 보다 고도의 기술을 이용한 고성능의 대용량 전력기기.시스템이 도입되어 현재에 이르고 있다. 일본의 9개 전력회사의 수요 최대 전력은 1995년 여름에 약 1억 6천만 kW에 달하였다. 이와 같이 대용량에서 고성능의 전력설비를 고신뢰도로 효율 좋게 운용하기 위해서 일본에서는 다음과 같이 중점을 두고 전력설비의 절연진단기술의 개발을 행해 오고 있다. 1) 절연열화기구의 해명과 열화판정기준의 명확화 2) 절연진단계측에 있어서 노이즈의 저감과 제거 3) 절연열화진단의 on-line화 4) 절연잔존수명추정법의 개발 5) 절연진단에 컴퓨터 AI의 이용 절연진단은 그림 1에 나타낸 바와 같이 전력설비의 예방보전 중의 일부분으로서 위치하고 있다. 그림 1에 있어서 전력설비의 절연체에 가해지는 전기적, 열.기계적, 환경적 스트레스의 종류와 크기, 또 그것들에 의한 절연열화의 양상은 전력설비의 종류 즉 회전기, 정지기, 선로 각각에 따라 다르다. 따라서 다음에 전력설비의 종류별로 일본에 있어서 절연열화 진단기술의 현황과 연구개발 동향을 소개한다.
압연기의 기계적인 이상을 사전에 알아내는 압연기 베어링 고장-진단 시스템은 예측하지 못하는 압연 공정의 중단으로 인하여 발생하는 큰 피해를 사전에 막기 위해서 매우 중요한 시스템이다. 그러나 압연기의 동적 거동은 비선형 특성이 매우 강하기 때문에 압연기에서 사전에 고장 예측 정보를 제공하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 압연기의 고장 진단 방법을 제안하였으며 제안된 방법은 온라인으로 압연기에서 진동 신호를 실시간으로 측정하여 웨이브렛을 이용하여 패턴을 분석하고 분석된 결과로부터 고장 특징 정보를 얻었다. 얻어진 데이터를 이용하여 압연기 베어링을 진단하는 뉴로 퍼지 모델을 설계하고 수치적인 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성 특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하자 한다. 세안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 겨과를 보임을 나타내고자 한다.
본 논문에서는 전력용변압기의 예방진단 IED(Intelligent Electronic Devices) 개발에 대하여 기술하였다. 유입식 전력용변압기의 예방진단을 위한 IED 및 제반 시스템 구성, IED에 탑재된 알고리즘에 대하여 설명한다. 또한 시스템내부의 통신형태 및 HMI 화면구성에 대하여 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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