본 논문에서는 패턴 비교를 통해 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 고장 대상 후보의 개수는 고장 진단을 위한 고장 시뮬레이션 시간을 결정한다. 그렇기 때문에 전체 고장 진단 시간을 줄이기 위해서는 고장 대상 수를 줄이는 것이 필수적이다. 임계 경로 추적은 회로의 최종 출력에서부터 시작해 후방 추적을 통해 고장 대상 후보를 결정한다. 제안하는 알고리즘은 이러한 임계 경로 추적을 하는 동안에 고장이 발견되지 않은 패턴에서와 고장이 발견된 패턴에서의 논리 값을 비교하여 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘이다. 고장 진단을 하는데 있어서 고장 대상 후보를 줄이는 것은 전체 고장 진단 시간에 있어 가장 큰 부분을 차지한다. 때문에 제안하는 알고리즘은 기존의 후방 추적을 이용한 방식보다 고장 진단 시 매우 빠른 성능을 보인다. 또한 조합회로와 순차회로의 모든 경우에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 ISCAS#85회로와 ISCAS#89의 회로들을 가지고 실험을 하여 기존의 고장 진단 방식의 경우보다 얼마나 성능이 좋아졌는지 보이도록 하겠다.
In this paper, an algorithm of fault detection and diagnosis during operation of induction motors under the condition of various loads and rates is investigated. For this purpose, the spectrum pattern of input currents is used in monitoring the state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrum patterns caused by faults are detected. For the diagnosis of the fault detected, a fuzzy fault tree is designed, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, is solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of occurence of each fault. The results obtained are summarized as follows : (1) Using clustering algorithm by unsupervised learning, an on-line fault detection method unaffected by the characteristics of loads and rates is implemented, and the degree of dependency for experts during fault detection is reduced. (2) With the fuzzy fault tree, the fault diagnosis process become systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.
The yield and quality of a micromanufacturing process are important management factors. In real-world situations, it is difficult to achieve a high yield from a manufacturing process because the products are produced through multiple nanoscale manufacturing processes. Therefore, it is necessary to identify the processes and equipment that lead to low yields. This paper proposes an analytical method to identify the processes and equipment that cause a defect in the plastic ball grid array (PBGA) during the manufacturing process using logistic regression and stepwise variable selection. The proposed method was tested with the lot trace records of a real work site. The records included the sequence of equipment that the lot had passed through and the number of faults of each type in the lot. We demonstrated that the test results reflect the real situation in a PBGA manufacturing process, and the major equipment parameters were then controlled to confirm the improvement in yield; the yield improved by approximately 20%.
본 연구에서는 뉴메모리 기반 컴퓨팅 시스템의 신뢰성을 높이기 위해 프로세스 단위로 체크포인팅하는 시스템을 설계하고 구현한다. 프로세스 체크포인팅을 위하여 일반적인 프로세스 실행에서 문맥전환이 일어나는 시점마다 결함이 발생하기 이전의 안전한 상태로 되돌아갈 수 있는 롤백 시점을 만든다. 본 연구에서는 롤백 시점의 안전한 프로세스 상태에 대한 새로운 프로세스를 만들며 이를 P-process(Persistent-process)라고 명명한다. P-process를 만드는 주기를 세밀한 간격인 문맥전환 때마다 만들기 때문에 결함이 발생하였을 때 롤백으로 인한 프로세스 실행시간 손실을 작게 만들 수 있다. P-process를 만드는 오버헤드를 줄이기 위하여 프로세스의 메모리 상태에서 변경된 부분만 저장할 수 있도록 COW(Copy-On-Write) 메커니즘을 이용하였다. 문맥전환 때마다 P-process를 생성하였을 때 PARSEC 벤치마크의 11개 워크로드 중 8개의 워크로드에서 5% 내의 실행 시간 오버헤드가 발생하였으며 오버헤드가 많이 발생한 워크로드도 P-process의 생성 주기의 조정으로 오버헤드를 감소시킬 수 있었다.
메시지 전달 인터페이스(MPI)는 기존의 다양한 병렬 프로그램 개발 환경을 표준화한 것으로써, 메시지 전달 인터페이스를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 시스템은 응용 프로그램을 수많은 프로세서들에 분산 배치시켜 수행한다. 구성되는 각각의 프로세서 노드들은 연산을 하고 서로 결과를 메시지로 교환하여 수행을 하게 된다. 그러나 병렬 컴퓨터를 구성하는 노드들 중에서 어느 한 노드 또는 작업 중인 프로세스가 고장을 일으킨다면 수행되는 응용 프로그램은 그 동안의 수행 결과를 잃게 되며, 또한 응용 프로그램을 구성하는 모든 프로세스들은 중단될 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기존의 MPI에 고장 관리자(Fault Manager) 모듈을 추가함으로써 고장 허용 메시지 전달 인터페이스인 FT-MPI 를 제안한다. 제안한 FT-MPI는 고장 처리를 위한 추가적인 하드웨어 지원이 필요하지 않으며 기존의 MPI 응용 프로그램들이 수정 없이 수행될 수 있다는 장점을 지닌다. 제안한 고장 허용 방법은 프로세스 이중화 기법인 hot-spare 방법을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안한 FT-MPI가 고장이 발생하더라도 응용 프로그램이 올바르게 수행되며, 고장 허용 기능으로 인한 수행 시간상의 오버헤드는 5%를 넘지 않음을 보인다.
Fault diagnosis depends critically on the selection of sensors monitoring crucial process variables. Boolean network (BN) is composed of nodes and directed edges, where the node state is quantized to the Boolean values of True or False and is determined by the logical functions of the network parameters and the states of other nodes with edges directed to this node. Since BN can describe the fault propagation in a sensor network, it can be applied to propose sensor selection strategy for fault diagnosis. In this article, a sufficient condition for parameter identifiability of BN is first proposed, based on which the sufficient condition for fault identifiability of a sensor network is given. Then, the fault identifiability condition induces a sensor selection strategy for sensor selection. Finally, the theoretical result is applied to the fault diagnosis-oriented sensor selection for a nuclear heating reactor plant, and both the numerical computation and simulation results verify the feasibility of the newly built BN-based sensor selection strategy.
결함 시뮬레이션은 테스트 생성의 중요한 과정이며 테스트가 올바른지 검증하거나 결함사전을 작성하는 데에 쓰인다. 본 논문에서는 회로의 신뢰성을 검증하기 위해 사용되는 테스트 패턴을 효율적으로 생성하기 위하여 역추적 결함 시뮬레이션 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 기본구성은 초기화 과정, 역추적 결함 시뮬레이션 과정 및 입력패턴의 변화가 생겼을 때 즉 리스트변화가 있을때의 재계산 과정 등 3부분으로 되어 있다. 기본개념은 역추적 과정에서 출력선을 제어하지 못하는 입력을 커팅하므로서 최소의 결함리스트를 유지하는 것이며 리스트의 변화가 생겼을 때 논리변화가 일어나는 신호선만 재계산한다. 제안한 알고리즘은 기억장소의 요구도를 O(n)으로 줄이고 수행시간을 향상시켜 효율적임을 보인다.
본 연구에서는 PEM 연료전지 온도 센서의 고장을 감지 및 판별할 수 있는 모델 기반 센서 고장 감지 방법이 적용된다. 연료전지 차량이 작동하는 과정에서 스택 온도는 연료전지의 내구성에 영향을 미친다. 따라서 고장 진단 알고리즘이 고장 신호를 감지하는 것은 중요하다. 센서 고장 감지의 주요 목적은 연료전지 시스템의 안정적인 작동을 보장하여 고온과 저온으로부터 스택을 보호하는 것이다. 상태 공간에 기반한 패러티 방정식이 스택 온도와 냉각수 입구 온도와 같은 센서 고장을 감지하는데 적용되며, 잔차는 정상적인 온도 신호와 비교된다. 그리고 잔차는 현재의 센서 고장을 감지하는 다양한 고장 시나리오에 의해 평가된다. 결론적으로, 본 연구에서 설계된 고장 알고리즘이 고장 신호를 감지할 수 있다.
In this paper, intelligent methods using digital protective relay in power supervisory control system is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection and diagnosis during operation for induction motor which has various load environments and capacities in power systems. The spectrum pattern of input currents was used to monitor to state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrums pattern caused by faults were detected. For diagnosis of the fault detected, the fuzzy fault tree was derived, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, was solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of each fault's occurring. The results obtained are summarized as follows: 1) The test result on the basis of KEMC1120 and IEC60255, show that the operation time error of the digital motor protective relay is improved within ${\pm}5%$. 2) Using clustering algorithm by unsupervisory learning, an on-line fault detection method, not affected by the characteristics of loads and rates, was implemented, and the degree of dependency by experts during fault detection was reduced. 3) With the fuzzy fault tree, fault diagnosis process became systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.
seung sik Shin;Lee, Seung whan;Chan soo Chung;Bong sun Yoo;Kim, Hoon hak
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.121.4-121
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2002
The digital electronic switching system has some problems, when this system processes OAM(Operation, Administration And Maintenance) messages about the fault, the traffic, the account, and the performance, etc. , at the present. Therefore, we studied on Methods that could process OAM messages out of all digital electronic switching systems and, first of all, developed the MGS (Message Gathering System) to be able to accept and process the fault message of OAM messages out of all digital electronic switching systems in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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