• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.413-421
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• 2012

In industry, various rotating machinery such as pumps, gas turbines, compressors, electric motors, generators are being used as an important facility. Due to the industrial development, they make high performance(high-speed, high-pressure). As a result, we need more intelligent and reliable machine condition diagnosis techniques. Diagnosis technique using hidden Markov-model is proposed for an accurate and predictable condition diagnosis of various rotating machines and also has overcame the speed limitation of time/frequency method by using compensation of the rotational speed of rotor. In addition, existing artificial intelligence method needs defect state data for fault detection. hidden Markov model can overcome this limitation by using normal state data alone to detect fault of rotational machinery. Vibration analysis of step-up gearbox for wind turbine was applied to the study to ensure the robustness of diagnostic performance about compensation of the rotational speed. To assure the performance of normal state alone method, hidden Markov model was applied to experimental torque measuring gearbox in this study.

• 대한안전경영과학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-8
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• 2020

Maintenance of power distribution facilities is a significant subject in the power supplies. Fault caused by deterioration in power distribution facilities may damage the entire power distribution system. However, current methods of diagnosing power distribution facilities have been manually diagnosed by the human inspector, resulting in continuous pole accidents. In order to improve the existing diagnostic methods, a thermal image analysis model is proposed in this work. Using a thermal image technique in diagnosis field is emerging in the various engineering field due to its non-contact, safe, and highly reliable energy detection technology. Deep learning object detection algorithms are trained with thermal images of a power distribution facility in order to automatically analyze its irregular energy status, hereby efficiently preventing fault of the system. The detected object is diagnosed through a thermal intensity area analysis. The proposed model in this work resulted 82% of accuracy of detecting an actual distribution system by analyzing more than 16,000 images of its thermal images.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.283-288
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• 2015

센서 네트웨크에서 센서 노드는 고장이나 전력 손실 등과 같은 다양한 원인에 의해 오작동 및 부정확한 데이터 전송의 가능성을 가지고 있으며, 이러한 센서 노드의 오류는 전체 네트워크의 신뢰성 있는 서비스에 지장을 줄 수 있다. 본 논문에서는 센서 노드 자체의 동작 오류를 줄이는 방안으로 다중센서를 사용한 센서 노드의 고장 진단과 데이터 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 센서 노드에 다수의 센서를 사용하여 측정하고, 각 센서의 값을 비교하여 이상 유무를 판별하여 신뢰성 있는 데이터만을 전송하는 방식이다. 이 알고리즘은 센서의 수가 많아지는 단점이 있지만, 간단한 연산으로 센서 이상을 검출할 수 있는 방법이기 때문에 높은 신뢰도가 중요한 응용 분야에는 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국안전학회지
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• 제31권3호
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• pp.28-33
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• 2016

Since defects in the wheels of railway vehicles, which occur due to wears with the rail, cause serious damage to the running device, the diagnostic monitoring system for condition-based maintenance is required to secure the driving safety. In this paper, we studied to apply a useful Cepstrum analysis to detect periodic structure in spectrum among the vibration signal processing techniques for the fault diagnosis of a rotating body such as wheel. In order to analyze in variations of train velocity, the Cepstrum analysis was performed after a domain change of the vibration signal from time domain to rotation angle domain. When domains change, it is important to use a interpolation for a uniform interval of the rotation angle. Finally, the Cepstrum analysis for wheel flat detection was verified by using the vibration signal including the disturbance resulting from the rail irregularities and the vibration of bogie components.

• 대한원격탐사학회지
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• 제3권1호
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• pp.1-10
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• 1987

The study was performed to recognize the most preferable spectral chennels for discriminating geological materials using the portable radiometer. The portable radiometer covers the visible and short infrared regions from approximately 0.4 to 2.5 microns which are coincided with Landsat TM, and the rock samples used for the study are pyrophylites, andesites, granite, granodiorite and silicified sedimentary rocks which are collected in Yangsan-Dongrae fault area. The analysis of the rock sample provides a preliminary basis for determining the wavelength regions showing diagnostic spectral features and for discriminating hydrothermal altered rocks from the unaltered rocks. The measurement of spectral of spectral reflectance for the rock samples was carried out in the laboratory which environment condition such as temperature, light sources, and humidity are constant. The analysis of the measured data was based on correlation between the reflectance value of the rock samples, and the follow discriptions are output of the study. 1) Pyrophyllite shows absorption at 0.83 $\mu\textrm{m}$ due to the oxidation of pyrite, and absorption at 2.22 $\mu\textrm{m}$ due to OH. 2) The altered rocks have generally higher reflectance than the unaltered rocks. 3) The ratio mesurement of pyrophyllites shows strong absorption at band 5/6 and band 6/4(in Landsat TM 5/7, 7/4). The ratio 1/5(Landsat TM 1/5) may be useful to discriminate andesite from the granite.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.551-557
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• 2019

생산 공정에서 발생하는 비정상적인 이상 (fault)의 진단 (diagnosis)은 고품질의 제품을 생산함에 있어 필수적이라 할 수 있다. 회분식 공정 (batch process)과 같이 부가가치가 큰 반도체나 의약품 등의 첨단 제품을 생산하는 공정에서는 더욱 실시간 진단의 역할이 커지고 있다. 본 연구에서는 회분식 공정으로부터 얻은 측정 데이터와 비선형 분류(nonlinear classification)에 기초한 실시간 이상 진단 체계에 있어서 변수선택과 미래값 추정 기법이 진단 성능에 미치는 영향을 평가한다. 공정 변수 중 진단에 필수적이며 기여도가 높은 변수만을 선택하여 진단 모델 (diagnosis model)을 구성함으로써 진단 성능의 향상을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 여러 변수선택 (variable selection) 기법들의 진단 성능을 비교 평가한다. 또한, 현재 진행 중인 회분식 조업 데이터는 종료되기 이전에는 진단에 필요한 전체 데이터를 얻을 수 없으므로 현재 시점에서 측정되지 못한 미래 측정값 (future observations)이 추정되어야 한다. 미래값 추정방법들의 선택이 변수선택과 분류기반 진단 관점에서 진단 성능에 어떻게 영향을 주는지 평가한다. 폴리염화비닐 회분식 공정에 대한 사례 연구를 수행하여 최적의 변수선택과 미래값 추정방법을 도출하였다. 변수선택 방법에 따라 최대 21.9%와 13.3%의 성능 향상을 보였으며 미래값 추정방법에 따라서는 최대 25.8%와 15.2% 향상됨을 알 수 있었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.68-74
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• 2001

본 논문에서는 전력용 변압기 내부의 이상원인을 규명하는 방법중 가장 신뢰성이 우수한 가스분석기법에 대한 새로운 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 한전 유중가스 분석법을 포함한 국제적으로 공인된 IEC법, Domenburg법, 가스 Pattern법 등을 통합하여 적용하므로써 진단의 효율성을 높였으며, 미국 Neuron DATA사에서 개발한 Element Expert Tool로 작성되었다. 또한, 실제 이상이 발생된 전력용 변압기의 유중가스치를 제안된 알고리즘에 적용하여 신뢰성을 입증하였다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제18권9호
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• pp.1537-1548
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• 2004

This paper presents a novel diagnostic technique for monitoring the system conditions and detecting failure modes and precursors based on wavelet-packet analysis of external noise/vibration measurements. The capability is based on extracting relevant features of noise/vibration data that best discriminate systems with different noise/vibration signatures by analyzing external measurements of noise/vibration in the time-frequency domain. By virtue of their localized nature both in time and frequency, the identified features help to reveal faults at the level of components in a mechanical system in addition to the existence of certain faults. A prima-facie case is made via application of the proposed approach to fault detection in scroll and rotary compressors, although the methods and algorithms are very general in nature. The proposed technique has successfully identified the existence of specific faults in the scroll and rotary compressors. In addition, its capability of tracking the severity of specific faults in the rotary compressors indicates that the technique has a potential to be used as a prognostic tool.

• 전기학회논문지
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• 제66권11호
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• pp.1669-1674
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• 2017

In this study, We have discussed the development of a diagnostic device to detect and prevent electrical fire due to the arc caused by contact failure and partial disconnection at the connection part of the three-phase electric heater wiring used in the industrial field. The arc caused by contact failure and partial disconnection at the connection part of the electric heater shows a change in the current effective value. Therefore, it is possible to determine whether there exists a defect by analyzing the current unbalance factor and the number of current fluctuations with the diagnostic apparatus. The three-phase unbalanced heater is considered to be capable of determining defects through periodic measurement and trend analysis of the current unbalance factor. It is also expected that this device can be used not only for electric heaters but also for detection of defects in wiring and connections of electrical equipment having a characteristic of constant load current.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3000-3005
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• 2015

신뢰할 수 있는 공정 감시와 진단은 생산 공정의 안전과 최종제품의 품질을 보장이라는 관점에서 중요하다. 공정진단의 목적은 특정한 공정 이상의 원인을 밝혀내는 것이다. 본 연구에서는 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 여기서는 공정데이터를 비선형 데이터 표현기법을 통해 변환함으로써 데이터의 크기를 줄이며 효율적인 데이터 표현이 가능하다. 추가적인 단계로서 공정 데이터의 전처리 과정을 통해 진단에 무관한 공정 패턴을 제거하고 진단 성능을 높이고자 한다. 진단 성능을 평가하기 위해 회분식 공정에 대한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 및 전처리 과정이 없는 방법론에 비해 향상된 진단 결과를 얻을 수 있었다.