Reliability is an essential factor in a navigation system. Therefore, an integrity monitoring system is considered one of the most important parts in an avionic navigation system. A fault due to systematic malfunctioning definitely requires integrity reinforcement through systematic analysis. In this paper, we propose a method to detect faults of the GPS signal by using a distributed nonlinear filter based probability test. In order to detect faults, consistency is examined through a likelihood ratio between the main and auxiliary particle filters (PFs). Specifically, the main PF which includes all the measurements and the auxiliary PFs which only do partial measurements are used in the process of consistency testing. Through GPS measurement and the application of the autonomous integrity monitoring system, the current study illustrates the performance of the proposed fault detection algorithm.
To manage a cluster of distributed server systems, a number of management aspects should be considered in terms of configuration management, fault management, performance management, and user management. System performance monitoring and reporting take an important role for performance and fault management. In this paper, we present distributed system architecture modeling of a performance monitoring and reporting tool. Modeling architecture of four subsystems are introduced: node agent, data collection, performance management & report, and DB schema. The performance-related information collected from distributed servers are categorized into performance counters, event data for system status changes, service quality, and system configuration data. In order to analyze those performance information, we use a number of ways to evaluate data corelation. By using some results from a real site of a company and from simulation of artificial workload, we show the example of performance collection and analysis. Since our report tool detects system fault or node component failure and analyzes performances through resource usage and service quality, we are able to provide information for server load balancing, in short term view, and the cause of system faults and decision for system scale-out and scale-up, in long term view.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.228-232
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1993
This paper describes a on-line monitoring and fault diagnosis system designed for the automation of a medium-size concrete plant. The system is based on the structure of a hardware system of data acquisition and a personal computer. Simulation results are presented to illustrate the system operation. It applies the preconstructed rules to the plant data for the diagnosis of weighing processes.
This paper presents a realization of check valve condition monitoring system based on fault diagnosis algorithm and Fieldbus communication. We first acquired AE(acoustic emission) sensor data at the check valve test loop, extract fault features through the teamed neural network, and send the processed data to a remote site. The overall system has been implemented and experimented results are given to show its effectiveness.
This paper addresses the Fault Monitoring System developed by Hyundai-Rotem based on the Mil-HDBK-2155 Failure Reporting, Analysis and Corrective Action System. The purpose of a FRACAS is to provide a documented history of any problems, failures, their associated corrective actions as well as detailing how and why each problem arose or failure occurred during the Warranty Period for Rolling Stock delivered by Hyundai-Rotem. The Fault Monitoring System can assess the reliability, availability and maintainability as well as can predict no. of failure at a time which can input to Life Cycle Cost.
본 논문은 반사필터를 사용하여 FTTH-PON의 원격제어 시스템을 다루고 있다. 기존의 FTTH-PON방식은 광케이블 고장과 수동분기소자(Splitter)의 품질 저하가 발생하는 것을 실시간 인지 할 수 없다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 광섬유 브래그 격자 원리를 이용한 반사필터를 개발하여 간선망과 Splitter를 감시 할 수 있게 하였다. 반사필터는 광케이블 밴딩, 커넥터 상태와 스플리터의 품질이 점진적으로 저하되는 것을 모니터링 하고 광케이블 고장, 수동 광분배기(Splitter) 등의 고장 위치를 확인하여 OLT측에 경보를 보내서 중앙관제에서 감시할 수 있는 시스템이다. 즉, 기존 통신 국사 측 파장분기 결합부(Coupler)를 이용해 1개의 광심선으로 live 파장과 감시용 파장을 2개로 보내어 가입자 측 장치인 모뎀과 집선 스위치에 반사필터를 사용하여 원격으로 광선로를 감시하는 시스템에 관한 연구이다. 이러한 반사필터의 개발로 인해 광선로 평균 고장처리 시간 단축과 효율적 유지보수를 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 빅데이터 범주에 포함되는 각종 계측 데이터를 대상으로 각종 이상치를 판단하기 위한 기법을 고안하고, 인공 데이터 및 실 계측 데이터를 이용한 이상치 분석을 수행하였다. 계측결과에 대한 1차 차분 값 및 오차율을 적용한 규칙기반 방법은 큰 규모의 Short fault 분석 및 일정 기간 계측값에 변화가 발생하지 않는 경우의 Constant fault 분석에 효과적으로 적용될 수 있었으나, 독립적인 단일 데이터셋만을 이용하는 관계로 큰 변화폭을 보이는 실 계측 데이터의 정상 데이터를 이상치로 오판하는 문제점이 있었다. 규칙기반 방법을 이용한 Noise fault 분석은 적정 데이터 윈도우 사이즈의 선택 및 이상치 판정용 한계값 선정상의 문제로 인해 실 계측 데이터 적용에 한계가 있었다. 이종 데이터 간 상관분석 방법은 학습 데이터의 적정범위 선정이 선행된다면 장단기 계측 데이터의 이상 거동 및 국부적 이상치 판정에 매우 효과적으로 이용될 수 있음을 알 수 있었다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제2권3호
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pp.226-232
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2002
This paper explains a technique to improve the fault coverage of oscillation-test [1-5] for linear analog circuits. The transient behavior of the virtual ground is monitored during oscillation to extract information of the circuit. The limitation of the oscillation-test is analyzed, and an efficient signature analysis technique is proposed to maximize the fault coverage. The experimental result proves that the parametric fault coverage can be significantly increased by the proposed technique.
영구자석 동기전동기에서 고정자 권선의 단락으로 인해 발생하는 권선 고장을 동작 중 실시간으로 검출할 수 있는 고장 진단 기법을 제시한다. 제안된 기법은 고조파 분석을 통해 q축 전류의 2차 고조파를 관찰함으로서 이루어지며 고장이 없는 정상 조건에서의 고조파 데이터와 비교를 통해서 고장을 판별한다. 임의의 정상 동작 조건에서의 고조파 데이터는 선형 보간법과 몇 개의 사전 측정된 고조파 데이터를 통해서 구해진다. 제안된 고장 검출 기법의 타당성을 입증하기 위해 내부 고정자의 권선 단락이 가능한 전동기가 제작되었으며 전체 구동 시스템과 고조파 분석 알고리즘 및 고장 검출 알고리즘이 DSP TMS320F28335에 의해 구현되어 실험이 수행된다. 제안된 방법은 부가적인 진단 장비를 필요로 하지 않으며 정상 상태 조건만 만족된다면 동작 중 실시간으로 고장을 검출할 수 있다.
대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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