수전설비의 고장은 산업과 가정 등 전력을 사용하는 모든 곳에 정전사고를 발생시켜 많은 불편과 문제의 원인이 되고 있다. 수전설비 고장의 주요 원인으로는 노후화를 비롯하여 태풍, 지진을 비롯한 자연재해와 동물 등으로 파악되고 있다. 현재는 수전설비의 온도가 높아지면 고장이 발생한다는 추측만으로 온도의 고온이 지속되는 것을 모니터링한다. 따라서 적기에 수전설비의 고장에 대응하기 어려운 측면이 존재하는 것이 사실이다. 이 논문에서 제안하는 수전설비 모니터링 시스템은 갑작스런 자연재해 등으로 인한 고장을 제외한 일반적인 고장에 대해 효율적으로 대응하는 방안으로 제안한다. 수전설비 모니터링 시스템은 열 감지 센서를 부착하여 수전설비를 실시간으로 감시하고, 감시한 데이터를 수집하여 인공신경망을 이용한 학습을 통해 축적된 정보를 이용하여 고장을 예측한다. 인공신경망의 학습과 실험을 통하여 제안 방식이 효율적임을 보였다.
운전 중인 유도전동기에 고장이 발생하면, 구동장치 등 전체 시스템에 2차적인 고장을 유발 시킬 수 있다. 이 경우 구동시스템의 신뢰도와 안전성이 저하되고, 경제적인 손실을 초래할 뿐만 아니라, 인명 피해의 위험 등 많은 문제가 발생할 수 있다. 따라서 유도전동기의 고장징후를 조기 감지하여 전체 시스템 고장을 방지할 수 있도록 하는 유도전동기 고장진단 방법이 필요하다. 본 논문은 유도전동기에서 고정자권선의 부분 단락과 회전자 바의 균열이 발생하는 경우, 인버터 입력전류를 분석하여 고장징후를 조기 감지하는 유도전동기 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 고장진단 방법은 고정자 전류 3개를 모두 센싱해야 하는 기존 고장진단 방법과 달리, 인버터 입력전류 센서 한 개만으로 유도전동기 고장진단이 가능하다. 또한, 정상전류 주파수성분과 고장전류 주파수성분이 서로 분리되어 나타나는 인버터 입력전류 특성을 통해 기존 고장진단 방법보다 비교적 쉽고 확실한 고장진단이 가능하다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 유도전동기 고장진단 방법의 우수성과 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 PTC 서미스터의 전기적 온도특성을 이용하여 각종 전기화재 및 전기사고를 예방 보호하는 방재시스템에 대해 연구하였다. PTC(Positive Temperature Coefficient) 서미스터는 온도변화에 따른 저항특성이 정 (+)온도계수를 갖는 특징이 있다. PTC서미스터는 정온도계수를 갖는 $BaTiO_3$계 세라믹스의 정방정계-입방정계 구조를 가지고 상변이점인 큐리(Curie)온도 이상으로 온도가 증가하면 저항이 급격히 증가하는 현상을 보인다. 본 논문에서는 이러한 정저항 온도특성과 자체 발열특성을 갖는 PTC 서미스터를 전기단락사고나 과부하사고 등 전기사고의 감지센서로 이용하여 전기화재사고를 예방하는 제어시스템에 대해 제안하였다. 그 결과 기존에 상용되는 차단기들의 빈번한 오동작과 저 신뢰성, 저속응성 등으로 발생되는 전기화재 및 전기재해의 문제점들을 해결하였다. 또한 제안한 방재시스템의 다양한 실험결과를 통해 이론적 해석의 타당성을 입증하였다.
In this paper, we present a new efficient event detection algorithm for sensor networks with faults. We focus on multi-attributed events, which are sets of data points that correspond to interesting or unusual patterns in the underlying phenomenon that the network monitors. Conventional algorithms cannot detect some events because they treat only their own sensor readings which can be affected easily by environmental or physical problem. Our approach exploits spatio-temporal correlation of sensor readings. Sensor nodes exchange a fault-tolerant code encoded their own readings with neighbors, organize virtual sensor readings which have spatio-temporal correlation, and determine a result for multi-attributed events from them. In the result, our proposed algorithm provides improvement of detecting multi-attributed events and reduces the number of false-negatives due to negative environmental effects.
본 논문에서는 레이더와 원격측정시스템으로부터 수신되는 다중센서자료를 모사하는 시뮬레이터 설계와 이들 자료를 융합하기 위한 알고리듬 개발에 대하여 소개한다. 설계된 데이터 시뮬레이터는 실제 센서 시스템으로부터 얻게 되는 시간의 비동기, 통신지연, 다중 갱신주기들을 갖는 모의센서 자료를 생성하며 실제적인 센서 모델을 이용하여 측정 잡음을 생성한다. 융합알고리듬은 센서 바이어스 상태를 고려한 PVA모델을 기초로 21차 분산형 칼만 필터로 설계되었고, 센서의 이상이나 정상적이 아닌 측정치를 검출하기 위한 로직도 포함되었다. 설계된 알고리듬을 시뮬레이터에서 생성한 모의 자료 및 실제 자료를 적용하여 검증하였다.
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.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다, 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장되어 있는 전체 데이터가 소설 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인 네트워크 병합 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소설 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 소설 데이터 보정 기법을 적용한 KDDCS(E-KDDCS) 기법과 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 결과 정확도가 향상되었고, 질의 처리 시 에너지 소모를 감소시켰다.
The diagnosis of motor failures using an on-line method has been the aim of many researchers and studies. Several spectral analysis techniques have been developed and are used to facilitate on-line diagnosis methods in industry. This paper discusses the first application of a motor flux spectral analysis to the identification of broken rotor bar (BRB) faults in induction motors using a multiple signal classification (MUSIC) technique as an on-line diagnosis method. The proposed method measures the leakage flux in the radial direction using a radial flux sensor which is designed as a search coil and is installed between stator slots. The MUSIC technique, which requires fewer number of data samples and has a higher detection accuracy than the traditional fast Fourier transform (FFT) method, then calculates the motor load condition and extracts any abnormal signals related to motor failures in order to identify BRB faults. Experimental results clearly demonstrate that the proposed method is a promising candidate for an on-line diagnosis method to detect motor failures.
열악한 자연환경에 무작위로 배포되는 무선센서 네트워크(Wireless Sensor Networks : WSNs)의 센서 노드(node)에서의 고장은 필수적으로 발생하며, 무선센서 네트워크의 설계시 고려되어야 할 핵심과제이다. 본 논문에서는 센서노드에서 발생 가능한 고장모델을 분류하였다. 특히 CH(Cluster Head) 노드에 고장이 발생할 경우 고장을 복구 가능한 새로운 코드방식을 제안하고, 고장 복구 알고리즘을 제시하였다. 제안한 코드 방식은 기존 해밍코드대비 정보길이 16비트 이하에서 동등한 크기의 패리티 비트를 가지며, 코드 발생이 아주 간단한 장점을 가진다. 이것은 전력효율을 높이면서 WSN의 안정성을 유지하는 데 매우 중요하다.
This paper describes the design and implementation of the fault diagnosis on the Electronic Throttle Control(ETC) System. The proposed fault diagnosis consists of an input signal, actuator and a processor diagnosis. The input signal diagnosis can detect the faults of the ETC system's input signals such as the position sensor fault, source voltage fault, load current fault, and desired position fault. The actuator diagnosis is able to detect the actuator fault due to the actuator aging and an obstacle which interfere in the movement of the actuator. The processor diagnosis detects the fault which prevents the microprocessor from operating the ETC software. In order to protect the breakdown of the ETC system and assure the driving safety, appropriate reactions are also proposed according to the detected faults. The safety and reliability of the ETC system can be improved by the proposed fault diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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