열악한 환경엣 동작되는 멀티컴퓨터는 요소결함(component faults)이 존재하는 상황에서도 정상적 동작을 보장할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위한 하나의 방법으로 결함포용 라우팅(fault-tolerant routing) 기법이 고려될 수 있다. 본 논문에서는 n-차원 메쉬 네트워크를 기본 토폴로지로 선택하여 이러한 네트워크의 임의의 장소에서 링크결함이 발생했을 경우에도 메시지들을 목적지로 전달시킬 수 있는 결함포용 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안된 결함포용 라우팅 알고리즘은 기본적으로 WH(WormHole)라우팅 방식을 채택하며, deadlock-free를 실현하기 위하여 한 개의 물리적 채널을 공유하는 복수 개의 가상채널들(virtual channels)을 사용한다. 결론적으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘이 널리 알려진 X-Y 라우팅 알고리즘보다 향상된 성능을 갖는다는 사실을 입증한다.
Power system has recently used Double-circuit Line and Multi-circuit Line in the industrial development. This has an advantage of system stability and reliability, but the complexity of the system has a disadvantage that makes it difficult to protect the power line. Double-circuit Line has two operation conditions in the Single-circuit operation and Double-circuit operation, so it has mutual impedance. To make it possible for the remaining single-line to operate independently while there is a fault with first line or when maintenance is needed, a trip region for the single-circuit operation should be set in order to set the relay trip region. An optimal trip region for each operation, a different operational conditions for the relay setting should be calculated. In this paper, trip regions of each operation condition have been compared by considering mutual impedance and fault resistance that led to the calculation of fault impedance. Also, as we know that one of the advantages in the distance relay is the back-up protection, we calculated the trip region(Zone-2) in consideration of the mutual impedance.
다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 원격 조종되는 무인항공기에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운영하는 것은 매우 중요하다. 스마트 무인기의 수직 이착륙 및 전진 비행에 사용 되는 터보축엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용 손상된 양을 정확히 진단할 수 있는 방법을 새로이 제안하였다. 제안된 진단방법은 단일손상은 물론 다중손상도 진단할 수 있다.
In this paper, we present an electrical arc detection algorithm using the mash-up analysis technique which is the core technology for the autonomous electrical safety management system(AESMS) of the multi-unit dwellings. The mash-up analysis technique analyzes the voltage, load current, zero phase current data simultaneously to judge arc faults. In order to develop the arc fault detection algorithm, the characteristics of series arc and parallel arc were analyzed. Also, we propose the mash-up analysis technique that analyzes waveforms of voltage, load current, and zero phase current at the same time. The arc fault detection algorithm was developed using the mash-up analysis technique. The developed algorithm can prevent electrical disasters in an effective way through accident prediction, and it will be used as a basic technology to introduce an autonomous electrical safety management system.
The research presented in this paper focuses on a method for the detection of High Impedance Fault(HIF). The method will use the fast wavelet transform and neural network system. HIF on the multi-grounded three-phase four-wires primary distribution power system cannot be detected effectively by existing over current sensing devices. These paper describes the application of fast wavelet transform to the various HIF data. These data were measured in actual 22.9kV distribution system. Wavelet transform analysis gives the frequency and time-scale information. The neural network system as a fault detector was trained to discriminate HIF from the normal status by a gradient descent method. The proposed method performed very well by proving the right state when it was applied staged fault data and normal load mimics HIF, such as arc-welder.
단층은 근원암에서 형성된 석유 가스 등의 탄화수소가 이동하는 통로이자 탄화수소를 가두는 덮개암의 역할을 할 수 있는 지질구조로, 탄화수소가 축적된 저류층을 찾기 위한 탄성파 탐사의 주요 대상 중 하나이다. 하지만 기존의 유사성, 응집성, 분산, 기울기, 단층가능성 등 탄성파 자료의 측면 방향 불연속성을 활용하는 단층 감지 방법들은 전문지식을 갖춘 해석자가 많은 계산 비용과 시간을 투자해야 한다는 문제가 있다. 따라서 많은 연구자들이 단층 해석에 필요한 계산 비용과 시간을 절약하기 위한 다양한 연구를 진행하고 있고, 최근에는 머신러닝 기술을 활용한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 단층 해석에는 다양한 머신러닝 기술들 중 서포트백터머신, 다층퍼셉트론, 심층 신경망, 합성곱 신경망 등의 알고리즘이 사용되고 있다. 특히 합성곱 신경망을 활용한 연구는 독자적인 구조의 모델을 사용한 연구뿐만 아니라, 이미지 처리 분야에서 성능이 검증된 모델을 활용한 연구 및 단층의 위치와 주향, 경사 등의 정보를 함께 해석하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여, 현재까지 단층 위치 및 단층 정보 해석에 가장 효과적인 기술은 영상 처리 분야에서 검증된 U-Net 구조를 바탕으로 한 합성곱 신경망인 것을 확인했다. 이러한 합성곱 신경망에 전이학습 및 데이터 증식 기법을 접목하면 앞으로 더욱 효과적인 단층 감지 및 정보 해석이 가능할 것으로 기대된다.
Induction motors are a critical component of many industrial processes and are frequently integrated in commercially available equipment. Safety, reliability, efficiency, and performance are some of the major concerns of induction motor applications. Preventive maintenance of induction motors has been a topic great interest to industry because of their wide range application of industry. Since the use of mechanical sensors, such as vibration probes, strain gauges, and accelerometers is often impractical, the motor current signature analysis (MACA) techniques have gained murk popularity as diagnostic tool. Fault tolerant control (FTC) strives to make the system stable and retain acceptable performance under the system faults. All present FTC method can be classified into two groups. The first group is based on fault detection and diagnostics (FDD). The second group is independent of FDD and includes methods such as integrity control, reliable stabilization and simultaneous stabilization. This paper presents the fundamental FDD-based FTC methods, which are capable of on-line detection and diagnose of the induction motors. Therefore, our group has developed the embedded distributed fault tolerant and fault diagnosis system for industrial motor. This paper presents its architecture. These mechanisms are based on two 32-bit DSPs and each TMS320F2407 DSP module is checking stator current, voltage, temperatures, vibration and speed of the motor. The DSPs share information from each sensor or DSP through DPRAM with hardware implemented semaphore. And it communicates the motor status through field bus (CAN, RS485). From the designed system, we get primitive sensors data for the case of normal condition and two abnormal conditions of 3 phase induction motor control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using CAN protocol.
다중 채널 탄성파 반사 자료 및 시추공 자료 분석을 통하여 북부 오키나와트러프의 구조 발달을 연구하였다. 전체적인 구조 발달 형태는 기반암 내부까지 발달한 리스트릭 단층과 리스트릭 단층으로 경계 지워지는 일련의 반지구 구조와 경사진 단층 블록으로 특징 지워진다. 대부분의 반지구 구조와 경사진 단층 블록은 오키나와트러프의 축 방향인 북북동-남남서 방향으로 발달하여 있으며 트랜스퍼 단층이 북서-남동 방향으로 발달하고 있다. 퇴적 시퀀스에 대한 구조 및 층서 분석을 통하여 북부 오키나와트러프의 열개 작용 발달 단계를 연구하였는데 그 결과 열개 작용은 후기 마이오세에 시작한 것으로 추정되며 전기 플라이오세 시기에 가장 활발한 것으로 해석된다. 단층 블록과 반지구 구조와 같은 대부분의 열개 구조들은 이 시기에 형성되었다. 후기 플라이오세부터 열개 작용이 약해지는 것으로 보이나 경사진 단층 블록의 경계부에 발달한 리스트릭 단층이 플라이스토세 퇴적층까지 발달한 것을 보면 열개 작용이 최근까지 진행되고 있을 가능성이 있다.
Because the types and severities of most engine faults are various and complex, it is not easy that the conventional model based fault detection approach like the GPA(Gas Path Analysis) method can monitor all engine fault conditions. Therefore this study proposed newly a diagnostic algorithm for isolating and diagnosing effectively the faulted components of the smart UAV propulsion system, which has been developed by KARI(Korea Aerospace Research Institute), using the fuzzy logic and the neural network algorithms. A precise performance model should be needed to perform the model-based diagnostics. The based engine performance model was developed using SIMULINK. For the work and mass flow matching between components of the steady-state simulation, the state-flow library was applied. The proposed steady-state performance model can simulate off-design point performance at various flight conditions and part loads, and in order to evaluate the steady-state performance model their simulation results were compared with manufacturer's performance deck data. According to comparison results, it was confirm that the steady-state model well agreed with the deck data within 3% in all flight envelop. The diagnosis procedure of the proposed diagnostic system has the following steps. Firstly after obtaining database of fault patterns through performance simulation, then secondly the diagnostic system was trained by the FFBP networks. Thirdly after analyzing the trend of the measuring parameters due to fault patterns, then fourthly faulted components were isolated using the fuzzy logic. Finally magnitudes of the detected faults were obtained by the trained neural networks. Because the detected faults have almost same as degradation values of the implanted fault pattern, it was confirmed that the proposed diagnostic system can detect well the engine faults.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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