• 제목/요약/키워드: Status Diagnosis Algorithm

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퍼지알고리즘을 이용한 전기전자기기의 안전진단방법에 대한 연구 (Study on the method of safety diagnosis of electrical equipments using fuzzy algorithm)

  • 이재철
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권7호
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    • pp.223-229
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    • 2018
  • 최근 전기기기로 인한 화재발생이 급증함에 따라 기기에 대한 안전진단의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구는 지능형의 Fuzzy기술을 이용한 전기기기의 안전진단에 관한 것으로 기기의 사용전류특성, 누적사용시간, 열화특성 및 Arc특성 등의 복합적인 전기안전 요인을 검출하여 진단한다. 이들 안전요인을 실시간으로 추출하기 위하여 각종 Sensor회로, DSP(Digital Signal Processor) 신호처리회로, 무선통신회로 등으로 구성된 Board를 설계하였고, 추출된 4가지 진단정보를 이용하여, 기기의 안전정도를 퍼지수치 값으로 표시하기 위하여 각 정보마다 Gaussian function을 사용한 퍼지 알고리즘을 설계하고 DSP에 실장 하였다. 지능적인 퍼지알고리즘은 4가지의 진단정보를 입력받아 퍼지엔진으로 추론하고 해당기기의 종합적인 안전 상태를 사람의 감성에 익숙한 100단계의 아날로그 퍼지 값으로 출력한다. 본 연구에서 구현된 DSP 하드웨어와 퍼지 알고리즘을 융합한 보드의 실험을 통하여, 전기기기의 운전 중 실시간 안전 상태를 복합적으로 검출하고, 사람에게 친화적인 감성적 퍼지 값으로 진단결과를 출력하는 기능을 소형의 DSP Board에서 구현할 수 있음을 입증하였다. 향후 인공지능 전용 Micom이 출시된다면 지능을 바탕으로 보다 진보된 진단 시스템을 연구할 수 있을 것으로 기대한다.

선박의 진단 및 정비를 위해 사용되는 무선 센서 간 효율적인 시간동기 알고리즘 제안 (A Proposal of Time Synchronization amongst Wireless Sensors for Ship Diagnosis and Maintenance Supporting)

  • 김병국
    • 한국항행학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.267-272
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    • 2020
  • 선박의 상태를 공간 제약 없이 광범위하게 측정하고 이를 정밀히 분석하기 위한 수단들 중 하나로 무선 네트워크의 활용이 하나의 방법이 될 수 있다. 여러 개의 센서들을 적절한 곳에 배치하고 이들 간 네트워크가 자동으로 구성이 되고나면 선박의 상태를 한 장소에서 모니터링 할 수 있다. 아울러 배치된 모든 센서들이 동일한 시각정보를 갖는다면, 이들로부터 감지된 동일한 이벤트에 대하여 위치 또는 이동방향 등도 알아낼 수 있다. 따라서 동기화된 센서들의 활용은 메타정보의 생산을 위한 중요한 요소가 될 수 있다. 이 논문은 선박에서의 효율적 활용을 위한 센서 간 시각동기 알고리즘을 제안한다.

다기종 수상함 전투체계의 통합 진단 플랫폼 설계 (Designing Integrated Diagnosis Platform for Heterogeneous Combat System of Surface Vessels)

  • 김명훈
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.186-188
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    • 2021
  • 본 아키텍처(IDPS)는 현 해군 수상함 전투체계의 함정별 소프트웨어 진단 도구를 통합하여 진단 방식의 일관성과 효율성, 진단 소요 시간의 감소를 달성하기 위한 웹기반의 플랫폼을 구축하는 구조적 방법이다. 함형 별 구분된 독립적인 진단 방식으로 인하여 수명주기지원(LTS) 시 인력 운용 측면의 비효율성과 진단자의 숙련도 등에 따른 진단 품질의 차이가 발생하기 때문에, 함정 SW 상태를 진단하는 방식을 함형에 구분없이 일원화하고 진단자에 따른 진단 결과의 편향과 오차가 발생하지 않도록 진단데이터를 플랫폼에 내재된 상태결정알고리즘(SDA)에 의해 판정하도록 지능화하였다. 장기적으로 수상함 전투체계 소프트웨어의 진단에 있어 진단 품질의 하락없는 사람 개입이 최소화된 지능화된 시스템 구축을 추구하며, 이를 통해 진단 소요 시간을 단축하고 진단 결과의 활용에 더 많은 자원을 투입할 수 있을 것으로 기대된다.

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수질 모니터링 데이터 기반의 수질센서 자가진단 알고리즘 (Self-diagnosis Algorithm for Water Quality Sensors Based on Water Quality Monitoring Data)

  • 김홍중;김종민;강태형;류갑상
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.41-47
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    • 2023
  • 오늘날, 세계 인구성장률의 증가로 국제사회는 심각하게 식량문제 해결을 논의하고 있다. 식량문제 해결을 위한 대안으로는 양식산업이 대두되고 있다. 최근 양식산업의 혁신성장을 위해 4차 산업기술을 융합한 스마트 양식장이 보급되고 있으며, 전주기적 디지털화가 추진되고 있다. 양식산업에서 중요한 수질센서는 전기화학방식의 휴대용 센서를 사용하고 있으며, 이를 이용하여 개별적, 간헐적으로 수질을 체크하고 있어서 양식장 수질을 실시간 분석하고 관리하기가 불가능하다. 최근 광학 기반의 모니터링이 가능한 수질센서들이 개발되어 현장에 적용되고 있다. 그러나 수질센서의 상태정보를 알 수 없기 때문에 모니터링 데이터의 신뢰성을 보장할 수 없는 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있도록, 수질센서가 수집하는 모니터링 데이터를 기반으로 고장, 기준일탈, 유지보수, 점검 등의 수질센서 자가진단 상태를 파악할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

부하제어 기능을 갖는 디지털형 전동기제어반의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Digital Motor Control Center Including Load Control Function)

  • 우천희;강신준;이덕규;구영모;김학배;이성환
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제5권7호
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    • pp.868-875
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    • 1999
  • In this paper, digital motor control center using protection relay is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection and diagnosis during operation for induction motor which have various load environments and capacities in power systems. Digital motor control center is employed by power supervisory control systems without separate remote terminal unit and transducers adding communicational ability. Also we develope a maximum demand controller to control the load effectively at peak status and a power factor controller to minimize real power losses and improve the power factor. Therefore, when using the developed controller, real time computation is possible by loading DSP in hardware and applying real-time kernel which can convert each algorithm to task module.

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가속도 신호의 주파수 분석에 기반한 종이용기 성형기 구동축 고장진단 요소기술 개발 (Development of Fault Diagnosis Technology Based on Spectrum Analysis of Acceleration Signal for Paper Cup Forming Machine)

  • 장재호;하창근;주백석;박준영
    • 한국기계가공학회지
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    • 제15권6호
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    • pp.1-8
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    • 2016
  • As demand for paper cups markedly increases, this has brought about a requirement to develop fast paper cup forming machines. However, the fast manufacturing speed of these machines causes faults to occur more frequently in the final product. To reduce the possibility of producing faulty products, it is necessary to develop technologies to monitor the manufacturing process and diagnose the machine status. In this research, we selected the main driving axis of the forming machine for fault diagnosis. We searched the states of rotational elements related to the driving axis and suggested a fault diagnostic system based on spectrum analysis consisting of a real-time data acquisition device, accelerometers, and a diagnosis algorithm. To evaluate the developed fault diagnostic system, we performed experiments using a test station which resembles the actual paper cup forming machine. As a result, we were able to confirm that the proposed system was sufficiently feasible to diagnose any abnormalities in the operation of the paper cup forming machine.

기계학습을 이용한 로봇 관절부 고장진단에 대한 연구 (Study on the Failure Diagnosis of Robot Joints Using Machine Learning)

  • 김미진;구교문;심재홍;김효영;김기현
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.113-118
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    • 2023
  • Maintenance of semiconductor equipment processes is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. The process must always be upheld in optimal condition to ensure a smooth supply of numerous parts. Additionally, it is imperative to monitor the status of the robots that play a central role in the process. Just as many senses of organs judge a person's body condition, robots also have numerous sensors that play a role, and like human joints, they can detect the condition first in the joints, which are the driving parts of the robot. Therefore, a normal state test bed and an abnormal state test bed using an aging reducer were constructed by simulating the joint, which is the driving part of the robot. Various sensors such as vibration, torque, encoder, and temperature were attached to accurately diagnose the robot's failure, and the test bed was built with an integrated system to collect and control data simultaneously in real-time. After configuring the user screen and building a database based on the collected data, the characteristic values of normal and abnormal data were analyzed, and machine learning was performed using the KNN (K-Nearest Neighbors) machine learning algorithm. This approach yielded an impressive 94% accuracy in failure diagnosis, underscoring the reliability of both the test bed and the data it produced.

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다차원 컬러벡터 기반 백태 및 황태 분류 판별함수 설계 (Design of Discriminant Function for White and Yellow Coating with Multi-dimensional Color Vectors)

  • 이전;최은지;유현희;이혜정;이유정;박경모;김종열
    • 한국한의학연구원논문집
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    • 제13권2호통권20호
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    • pp.47-52
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    • 2007
  • In Oriental medicine, the status of tongue is the important indicator to diagnose one's health, because it represents physiological and clinicopathological changes of inner parts of the body. The method of tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive, therefore, tongue diagnosis is one of the most widely used in Oriental medicine. But tongue diagnosis is affected by examination circumstances a lot. It depends on a light source, degrees of an angle, doctor's condition and so on. So it is not easy to make an objective and standardized tongue diagnosis. As part of way to solve this problem, in this study, we tried to design a discriminant function for white and yellow coating with multi-dimensional color vectors. There were 62 subjects involved in this study, among them 48 subjects diagnosed as white-coated tongue and 14 subjects diagnosed as yellow-coated tongue by oriental doctors. And their tongue images were acquired by a well-made Digital Tongue Diagnosis System. From those acquired tongue images, each coating section were extracted by oriental doctors, and then mean values of multi -dimensional color vectors in each coating section were calculated. By statistical analysis, two significant vectors, R in RGB space and H in HSV space, were found that they were able to describe the difference between white coating section and yellow coating section very well. Using these two values, we designed the discriminant function for coating classification and examined how good it works. As a result, the overall accuracy of coating classification was 98.4%. We can expect that the discriminant function for other coatings can be obtained in a similar way. Furthermore, if an automated segmentation algorithm of tongue coating is combined with these discriminant functions, an automated tongue coating diagnosis can be accomplished.

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관로상태 진단을 위한 자동 관로 등급 판정 기법 개발 (Development of automatic pipe grading algorithm for a diagnosis of pipe status)

  • 이복흔;배진우;최광철;강영석;유지상
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권6C호
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    • pp.793-800
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    • 2004
  • 본 논문에서는 지하에 매설되어 있는 통신 관로의 효율적인 관리를 위하여 관로상태를 진단할 수 있는 자동 관로 등급 판정 시스템을 제안하였다. 작업자에 의해 행해지던 기존의 관로 조사는 주관적인 판단에 의해 수동으로 판단하기 때문에 수치적인 정량화를 통한 관로 등급 판정 및 효율적인 데이터베이스 구축이 어렵다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 인입 길이별로 관로 단면에 레이저를 투영하여 단면의 상태를 획득하고, 획득된 영상에 대해 실제 관로 단면의 수치적인 최소 직경을 구하며 등급 판정하는 기법을 적용하였다. 제안된 기법에서는 관로 내부의 특별한 상황을 고려하여 잡음 제거 필터와 다양한 color model를 적용한 전처리 과정을 거치게 된다. 관로의 최소 직경판단 및 등급 판정은 세부처리 단계를 통하여 이루어진다. 정확도(precision)를 이용하여 제안된 시스템의 성능을 평가한 결과 90% 이상의 정확한 등급 판정이 가능한 것을 확인하였다.

제조설비 상태 진단 알고리즘 기반의 공장 모니터링 시스템에 대한 연구 (A Study on Factory Monitoring System based on Manufacturing Facility Condition Diagnosis Algorithm)

  • 송은주;송교진;고동범;박정민
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.261-269
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    • 2020
  • 본 논문은 스마트 팩토리의 효율적인 오류 탐지를 위한 설비 시뮬레이션 시스템을 소개한다. 공장 설비들의 관계를 분석하여 설비오류 탐지시 오류를 자율적으로 추론하고 해결할 수 있는 설비 시뮬레이션 시스템은 높은 생산성을 가진 스마트 팩토리를 구성하는 데 중요한 기술 중 하나이다. 이러한 자율 제어 시스템 구현을 위해서는 공장 설비의 데이터를 통해 설비의 상태를 파악하고 설비 간 관계를 분석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문은 정의된 설비 상태를 이용하여 공정 시나리오를 기반으로 오류 발생시 공정 오류의 원인이 되는 설비를 쉽게 탐지할 수 있는 프로그램을 설계하고 개발한다. 시뮬레이션을 통해 공정 Map과 설비 상태 기반의 오류 추론 과정이 일반적인 오류 추론 과정보다 효율적임을 보였다. 본 시뮬레이션 프로그램을 통해 설비 오류 발생에 따른 추론 및 해결 과정을 직관적으로 볼 수 있도록 한다.