• 전기학회논문지
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• 제57권10호
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• pp.1818-1821
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• 2008

Several off-line diagnostic tests which include the insulation resistance(IR), polarization index(PI), low-voltage AC, and recurrent surge oscillograph(RSO) tests were performed to assess the condition of generator rotor windings. The low-voltage AC and the RSO tests were performed on the gas turbine generator rotor winding to detect shorted turns. Before intentionally applying artificial shorted faults, it was confirmed by the low voltage AC and the RSO tests that the winding was in sound condition. For simulated shorted rotor winding turns, the RSO test detected the fault in the winding. The RSO test was capable of identifying the number and pole location of the shorted turns for a number of simulated shorted coils.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권9호
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• pp.975-980
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• 2007

Air-operated valve is one of principal valves that are used to control fluid flow in nuclear power plants. A periodic diagnosis for the safety of power plants is necessary. But there are many difficulties such as economic loss caused by income of high cost devices and a matter hard to deal with users. In this study, we developed the diagnostic system that users of power plants are easy to handle. The diagnostic system is composed of database module, diagnosis test module and analysis module.

• 한국안전학회지
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• 제26권2호
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• pp.20-25
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• 2011

The fire event occurred in fire proof zone often causes serious electrical problems such as shorts, ground faults, or open circuits in nuclear power plants. These would be directed to the loss of safe shutdown capabilities performed by safety related systems and equipments. The fire event can treat the basic design principle that safety systems should keep their functions with redundancy and independency. In case of a multi-core cable fire, operators can not perform their mission properly and can misjudge the situation because of spurious operation, wrong indication or instrument. These would deteriorate the plant capabilities of safety shutdown and make disastrous conditions. In this paper, the characteristic of cable fire is investigated and the heat-flux evaluation for cable fire is studied. Moreover, a diagnostic methodology for degraded cable in nuclear power plants is presented.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제36권3호
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• pp.219-228
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• 2004

[1] and [2] present an approach to diagnosing possible defects in the mechanical systems of a nuclear power plant. In this paper, by using a fault library as a database and training data, we develop a diagnostic algorithm 1) to decide whether an Air Operated Valve system is sound or not and 2) to identify the defect from which an Air-Operated Valve system suffers, if any. This algorithm is composed of three stages: a neural net stage, a non-neural net stage, and an integration stage. The neural net stage is a simple perceptron, a pattern-recognition module, using a neural net. The non-neural net stage is a simple pattern-matching algorithm, which translates the degree of matching into a corresponding number. The integration stage collects each output and makes a decision. We present a simulation result and confirm that the developed algorithm works accurately, if the input matches one in the database.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권3호
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• pp.421-424
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• 2016

In order to evaluate the insulation deterioration in the stator windings of air-cooled gas turbine generators(119.2 MVA, 13.8 kV) which has been operating for more than 15 years, diagnostic test and AC dielectric breakdown test were performed on phases A, B and C. Diagnostic test included measurements of AC current, dissipation factor, partial discharge (PD) magnitude and capacitance. ${\Delta}I$ and ${\Delta}tan{\delta}$ in all three phases (A, B, and C) of generator stator windings showed that they were in good condition but PD magnitude indicated marginally serviceable condition. After the diagnostic test, an AC overvoltage test was performed by gradually increasing the voltage applied to the generator stator windings until electrical insulation failure occurred, in order to determine the breakdown voltage. Although phase A of generator stator windings failed at breakdown voltage of 29.0 kV, phases B and C endured the 29.0 kV. The breakdown voltage in all three phases was higher than that expected for good-quality windings (28.6 kV) in a 13.8 kV class generator.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권8호
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• pp.965-970
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• 2011

본 연구를 통하여 개발하고자 하는 진단시스템은 자동차 엔진 어셈블리라인에서 발생될 수 있는 특정 조립 불량유형을 검사하는 시스템이다. 대상으로 하는 불량 유형은 엔진 고장의 유형 중 커다란 충격성신호가 발생한 후, 보상적인 작은 충격파가 주기적으로 발생되는 형태이다. 이러한 불량유형을 기존의 시간영역분석 진단, 주파수분석, 통계적분석등에 의해 진단할 경우 한계점이 존재한다. 이에 웨이블릿 잡음 제거 전처리 방법, 피크검지 알고리즘, 불순도 최소값 선택 분할 방법을 이용한 새로운 유형의 이상진단 방법을 개발하는 연구를 진행하였다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권2호
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• pp.80-88
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• 1997

본 연구에서는 유중 가스 분석법으로 전력용 변압기의 고장 진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 유중 가스 분석법을 적용할 때 나타나는 가스 구성비 및 주요 가스 판정 기준, 고장 진단 규칙의 불확실성은 퍼지 집합 및 퍼지 척도를 이용하여 처리하였다. 또한 변압기의 고장 진단 결과는 사고 및 정상을 나타내는 정량화된 지수로 표현하였다. 제안된 고장 진단 전문가 시스템은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.18-28
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• 2009

고정자 권선의 단락으로 인한 고장을 해석하고 진단 알고리즘의 효과적인 시험 평가를 위해 사용될 수 있는 인버터 구동 영구자석 동기전동기의 고장모델이 제시된다. 기존에 전동기의 해석과 제어에 많이 사용되는 dq 모델은 상전압 모델을 변환한 것으로 전동기 고정자의 권선 단락 시에는 더 이상 3상평형 조건이 성립하지 않기 때문에 인버터 극전압으로부터 전동기 입력 전압을 구하기가 쉽지 않아 고장모델의 해석을 위해서 사용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 전동기 3상 변수와 선전압 관계식을 이용한 전동기의 고장모델이 제안된다. 제안된 고장모델의 타당성을 입증하기 위해 시뮬레이션이 수행되며 내부 고정자의 권선 단락이 가능하도록 제작된 전동기와 DSP TMS320F28335를 이용한 제어 시스템에 의해 동일 고장 조건에서 비교 실험이 수행된다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-62
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• 2006

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 진단 절차를 위한 첫 번째 단계로서 전처리 과정은 획득한 전류를 단순화하고 정규화 하는 것을 수행한다. 데이터의 단순화 과정은 3상전류를 Concrodia 벡터의 크기로 변환하는 것을 적용한다. 다음으로 특징 추출 단계를 커널 주성분 분석과 선형판별분석으로 수행하며, 마지막으로, 분류기는 방사기저함수 네트워크를 사용한다. 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.