Yhis paper describes a fault diagnosis simulation of the Real-Time Multiple Fault Dignosis System (RTMFDS) for forcasting faults in a system and deciding current machine state from signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault,the system developed deals with multiple fault diagnosis,comprising two main parts. One is a remotesignal generating and transimission terminal and the other is a host system for fault diagnosis. Signal generator generate the random fault signal and the image information, and send this information to host. Host consists of various modules and agents such as Signal Processing Module(SPM) for sinal preprocessing, Performence Monotoring Module(PMM) for subsystem performance monitoring, Trigger Module(TM) for multi-triggering subsystem fault diagnosis, Subsystem Fault Diagnosis Agent(SFDA) for receiving trigger signal, formulating subsystem fault D\ulcornerB and initiating diagnosis, Fault Diagnosis Module(FDM) for simulating component fault with Hierarchical Artificial Neural Network (HANN), numerical models and Hofield network,Result Agent(RA) for receiving simulation result and sending to Treatment solver and Graphic Agent(GA). Each agent represents a separate process in UNIX operating system, information exchange and cooperation between agents was doen by IPC(Inter Process Communication : message queue, semaphore, signal, pipe). Numerical models are used to deseribe structure, function and behavior of total system, subsystems and their components. Hierarchical data structure for diagnosing the fault system is implemented by HANN. Signal generation and transmittion was performed on PC. As a host, SUN workstation with X-Windows(Motif)is used for graphic representation.
글로벌 싱글 인스턴스(GSI) 기반의 기업의 정보시스템은 기업 내부정보 및 자원/자산을 통합관리하고 프로세스의 동질성을 확보하여 업무의 효율성 및 전사적인 생산성을 향상시키고 있지만 정보시스템의 장애가 발생하게 되면 비즈니스가 마비될 수 있고 그로 인해 엄청난 금전적 손실이 따르는 위험을 동시에 안고 있다. 여분의 부품 사용을 전제하는 수많은 결함허용(Fault-Tolerance) 기법들이 안정적인 정보시스템을 위해 연구되어 왔다. 결함허용 기법의 설계 및 적용의 어려운 점은 결함의 유형 및 빈도를 정보시스템을 운영하기 전에는 알기 어렵다는 것이다. 따라서 정보시스템 구축 단계에서의 결함허용 기법의 적용과 함께, 구축 후, 운영적인 측면에서의 장애관리 기법을 동시에 고려하여 안정적으로 정보시스템을 운영하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 기술분류체계(TRM)기반의 점검포인트와 이벤트 룰엔진 적용으로 시스템 장애를 사전예측 하는 방법을 포함하는 정보시스템 장애관리 기법인 무장애체계 프로세스를 제시 하였다. 또한, 무장애체계 방법을 적용한 장애관리 정보시스템(PICS)을 하이테크 장치산업의 대표기업에 구축하여 무장애체계 방법 적용 전, 후의 효과도 함께 제시 하였다. 무장애체계 도입 후 월별 장애건수, 장애시간은 각각 46%, 56% 감소하였으며, 장애로 인한 매출에 대한 기회 손실금액은 77% 절감하는 효과를 보였다.
이 논문에서는 신호 모델에 기반하여 유도전동기의 고장 검출 및 고장 진단을 위한 새로운 시스템을 제안한다. 산업현장에 적용하는 기존의 제품들은 신호가 문턱치를 넘어면 고장을 검출하는 단순한 알고리듬을 가지고 있어 고장의 유형이나 고장을 예측하는데 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 고장 검출 과정과 고장 진단 과정으로 구성되며, 고장 검출 과정은 기계 신호음들이 웨이블렛 필터뱅크를 통과한 후 웨이블렛 계수들의 분산과 상관도를 분석하여 고장을 검출한다. 고장 진단 과정은 패턴분류기술을 적용하여 고장의 유형을 진단하게 된다. 대표적인 유도전동기 고장 유형들로서는 불평형, 미스얼라이먼트, 그리고 베어링 루스 등이 있으며, 이러한 유형들은 제안하는 시스템에서 분석되고 진단을 받게 된다. 제안하는 시스템에 적용한 결과 상관도를 이용한 방법은 78 %, 분산을 이용한 방법은 95 % 이상의 고장진단율을 보이는 우수한 결과를 나타내었다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.283-286
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1996
This study suggests a new methodology for the fault diagnosis based on the signed digraph in developing the fault diagnosis system of a boiler plant. The suggested methodology uses the new model, fault-effect tree. The SDG has the advantage, which is simple and graphical to represent the causal relationship between process variables, and therefore is easy to understand. However, it cannot handle the broken path cases arisen from data uncertainty as it assumes consistent path. The FET is based on the SDG to utilize the advantages of the SDG, and also covers the above problem. The proposed FET model is constructed by clustering of measured variables, decomposing knowledge base and searching the fault propagation path from the possible faults. The search is performed automatically. The fault diagnosis system for a boiler plant, ENDS was constructed using the expert system shell G2 and the advantages of the presented method were confirmed through case studies.
This paper presents to verify the selective grounding fault protective relaying technique for the ungrounded DC traction power supply system. This system selectively blocks fault section when grounding fault occurred. In order to perform this verification, field test facilities have been installed on Oesam substation and Worldcup-Stadium substation, and field test process has been suggested. Also, selective grounding fault protective relaying components and rail voltage reduction device have been tested with the various trial examinations. In order to compare and evaluate performance of the selective grounding fault protective relaying function, field test system was modeled and the system fault simulation results were compared and evaluated with the field test result. Performance of selective grounding fault protective relaying function was evaluated with the above-mentioned process, and the fact that the system recognizes fault section irrespective of insulation between rail and ground and fault resistance from grounding fault.
본 논문에서는 장시간 실행이 예상되는 결함 허용 프로세스를 위한 검사점 및 복구 도구를 제시한다. 제시한 도구의 기본 개념은 프로세스의 실행 상태를 주기적으로 저장함으로써 시스템 결항으로 인해 실행이 정지되었을 경우, 결함이 발생하기 전의 실행 상태를 복구하여 계속 실행시키는 것이다. 제시한 도구에서는 검사점 및 복구를 위하여 결함 허용 프로세스의 소스 코드를 수정할 필요가 없다. 이를 위하여 결함 허용 프로세스를 위한 파일명과 검사점 주기를 사용자가 직접 지정하도록 설계하고, 두 개의 시스템 호출(Save, recover)을 추가하였다. 마지막으로 제시한 기법의 타당성을 검토하기 위하여 리눅스 환경(커널 2.4.18)에서 구현하였다.
화학공정, 기계공정, 발전소와 같은 다변량 공정은 여러 설비들이 복잡하게 연결되어 운영되기 때문에 특정 시스템에 고장이 발생하면 전체 공정에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 공정 데이터는 불안정한 환경에서 계측되므로, 데이터에 이상치가 포함될 가능성이 크다. 따라서 계측된 데이터의 이상치를 제거하고 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 여러 종류의 공정에서 고장탐지를 수행하기 위해 다이나믹 공정과 다변량 공정 모델에서 생성된 데이터를 이용하였다. 다이나믹 공정은 자기회귀 특성을 가지는 공정을 모델링한 것이고 다변량 공정은 특정 센서의 고장이 발생했을 때 상황을 묘사한 공정이다. 본 논문에서는 두 공정에서 생성된 데이터에 마할라노비스 거리를 이용하여 데이터에 포함된 이상치를 제거한 후, 독립성분분석을 적용하여 고장탐지를 수행하였다. 제안된 방법의 성능 비교를 위해 기존의 단일모델 ICA와 성능을 비교하였다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 ICA 보다 다이나믹 공정의 바이어스 데이터의 경우에 0.84%p, 드리프트 데이터의 경우 6.82%p 성능이 개선되었다. 다변량 공정의 경우 3.78%p 성능이 개선되었으므로, 제안된 방법이 우수한 고장탐지 성능을 보였다.
본 논문에서는 산업 공정, 설비 및 모터 드라이브에 적용되는 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술의 기본 개념, 접근법과 연구 동향에 대해서 개괄적으로 기술하였다. 산업 공정을 위한 고장 진단의 주요 역할은 공정의 결함 상태를 파악할 수 있는 효과적인 지표를 만든 후 고장이나 위험한 사고에 대해 적절한 조치를 취하는 것이다. 산업 공정에 패턴이 있는지 특정 프로세스 변수가 정상적으로 동작하는지 확인하기 위해 많은 고장 검출 및 진단 기법이 개발되었다. 먼저 본 논문에서는 데이터 기반 기법과 모델 기반 기법에 대하여 살펴본다. 두 번째로 산업 공정을 위한 고장 검출 및 진단 기법을 살펴본다. 세 번째로 수동형 및 능동형 고장 허용 제어 기법을 살펴본다. 마지막으로 AC 모터 드라이브에서 발생하는 주요 고장을 열거, 그 특성을 살펴보고 이를 위한 고장 진단 및 고장 허용 제어 기술을 살펴본다.
A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.
본 연구에서는 auto-encoder와 self-organizing map을 결합한 auto-encoder with self-organizing map(AE-SOM) 기법을 이용하여 EVA 생산공정의 이상을 검출 및 진단하였고, Granger의 인과분석을 통해 이상 검출 데이터의 이상 전파 방향을 확인하였다. 분석 데이터는 1년 7개월 간의 조업데이터를 이용하였으며, autoclave 반응기의 조업 변수를 주로 분석하였다. 데이터 전처리 과정에서 데이터의 표준화를 먼저 진행하고, 조업의 각 grade의 sample 수를 동일하게 200개 임의로 추출하였다. 이후 AE-SOM을 적용하여 각 grade의 best matching unit (BMU)를 도출하였다. 각각의 BMU를 기준으로 조업 데이터가 얼마나 벗어났는지를 기준으로 데이터의 이상을 판별하였다. 공정 이상이 발견될 시 이상원인을 contribution plot을 이용하여 확인하였고 이상원인 변수의 인과성을 Granger의 인과분석을 통해 분석하였다. 그 결과 조업 시 발생한 2번의 셧다운의 전조를 모두 검출하였으며 이상이 발생한 원인변수에서 기인한 공정 이상의 전파 방향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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