• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.354-356
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• 2006

This paper presents a new one-terminal numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition. The proposed algorithm are derived for the case of most frequent single-phase line to ground fault in the time domain. The arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent of transient. In this paper the algorithm uses a very short data window and enables fast fault detection and classification for real-time transmission line protection. To test the validity of the proposed algorithm the Electro-Magnetic Transient Program(EMTP/ATP) is used.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권5호
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• pp.34-45
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• 2000

이 논문에서는 부분관측하에서 직렬생산시스템에 대한 멀티에이젼트 내고장성 관리제어기법을 제안한다. 이를 위해 기존의 이산사건시스템에 대한 내고장성 관리제어기법에 멀티에이젼트 제어기법의 개념을 도입한다. 특히, 직렬연결된 프로세서 사이의 상호 내고장성 개념을 정립하며 제어결과의 상이정보를 이용한 관측불능 고장 식별에 관해 다룬다. 그리고 정립된 개념을 바탕으로 에이젼트 관리제어기의 설계기법을 정형화한다. 또한 제안하는 제어기법의 효용성을 검증하기 위해 폴리프로필렌의 예비중합공정과 중합공정에 있어서의 고장파급제어에 대한 사례연구를 살펴본다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권3호
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• pp.178-184
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• 2009

An efficient fault diagnosis system is needed for industry because it can optimize the resources management and improve the performance of the system. In this study, a fault diagnostic system is proposed for rotating machine using wavelet packet transform (WPT) and elman neural network (ENN) techniques. In most fault diagnosis for mechanical systems, WPT is a well-known signal processing technique for fault detection and identification. In previous work, WPT can improve the continuous wavelet transform (CWT) used over a longer computing time and huge operand. It can also solve the frequency-band disagreement by discrete wavelet transform (DWT) only breaking up the approximation version. In the experimental work, the extracted features from the WPT are used as inputs in an Elman neural network. The results show that the scheme can reliably diagnose four different conditions and can be considered as an improvement of previous works in this field.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권1호
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• pp.87-92
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• 2007

최근 공정의 이상을 감지하고 진단하기 위한 공정 모니터링 시스템의 개발이 공정 시스템 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 공정으로부터 얻어지는 데이터는 공정의 특성에 대한 유용한 정보를 제공하고 이는 공정의 모델링과 모니터링 그리고 제어에 사용된다. 현대의 화학 및 환경 공정은 고차원적인 특성과 변수간의 강한 상관관계와 동특성 그리고 비선형적 특성을 가지고 있어 모델 기반 접근을 통해 공정을 분석하는 것을 쉽지 않다. 이러한 모델 기반 접근의 한계를 극복하기 위해 많은 시스템 엔지니어와 연구자들이 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 또는 부분 최소 자승법(partial least squares, PLS)과 같은 다변량 분석을 접목한 통계 기반 접근법에 초점을 맞추고 있다. 또한 동특성, 비선형성 등과 같은 특성을 가진 공정에 적용하기 위해 많은 다변량 분석법들이 보완되었다. 여기에서는 동적 주성분 분석법(dynamic PCA)과 케노니컬 변수 분석법(canonical variate analysis)을 이용한 결측 데이터의 예측법과 공정 변수의 복원을 통한 센서 오작동의 판별법에 대해 언급해 보고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.115-120
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• 1997

System identification is the task of inferring a mathematical description of a dynamic system from a series of measurements of the system. There are several motives for establishing mathematical descriptions of dynamic systems. Typical applications encompass simulation, prediction, fault diagnostics, and control system design. The paper demonstrates that neural networks can be used effective for the identification of nonlinear dynamical systems. The content of this paper concerns dynamic neural network models, where not all inputs to and outputs from the networks are measurable. Only one model type is treated, the well-known Innovation State Space model(Kalman Predictor). The identification is based only on input/output measurements, so in fact a non-linear Extended Kalman Filter problem is solved. Even for linear models this is a non-linear problem without any assurance of convergence, and in spite of this fact an attempt is made to apply the principles from linear models, an extend them to non-linear models. Computer simulation results reveal that the identification scheme suggested are practically feasible.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.710-713
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• 1995

Hopfield networks have been applied to the problem of linear system identification. In this paper, Hopfield network based parameter identification scheme of non-linear dynamic systems is proposed. Simulation results demonstrate that Hopfield network can be used effectively for the identification of non-linear systems assuming that the system states and their time derivatives are available. Therefore, the proposed scheme can be applied in fault detection and isolation(FDI) and adaptive control of non-linear systems where the Hopfield networks perform on-line identification of system parameters.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권2호
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• pp.144-152
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• 2011

본 논문에서는 인공위성 자세제어 시스템의 고장 검출 기법을 제시하였다. 논문에서는 상호간섭 다중모델을 기반으로 벌점을 이용하여 인공위성 자세 시스템 중 구동기의 완전 고장과 구동력 저하 고장을 검출하였다. 제안한 고장 검출 기법은 2단계로 구분되는데, 먼저 11개의 구동기 고장 관련 모델을 구성하여 구동기 고장 검출을 수행한 후, 구동기의 고장이 검출되면 구동기의 고장 특성에 관련된 하위 모델을 생성하여 실제 발생한 고장이 완전 고장인지 구동력 저하 고장인지를 구분하게 된다. 또한 기존에 제안된 상호간섭 다중모델을 이용한 고장 검출 기법과 비교한 결과, 본 논문에서는 병렬로 구성되었던 고장 모델들을 2단계로 구성하고 각 단계별로 차등화된 벌점을 이용함으로써 구동기 고장 검출 시간을 줄였을 뿐만 아니라, 고장의 특성까지 빠르게 구분할 수 있는 장점이 있음을 확인 하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.132-141
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• 2007

최근 경제 발전으로 인한 전력 에너지 소비 증가로 발전선비의 확충이 요구되는 상황이다. 그러나 화석연료고갈 및 지구환경문제로 대형 화력 발전설비의 확충이 어려워지고 있다. 따라서 발전부지 확보가 용이하고 환경오염의 위험이 적은 분산전원에 대한 관심이 한층 더 고조되고 있다. 그러나 이러한 분산전원이 배전계통에 연계되면 전압변동, 고조파, 보호협조, 고장전류 증가 등의 문제를 일으키므로 이에 대한 적절한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 국내 22.9[kV] 배전계통에 다수의 분산전원이 연계되었을 경우, 각 계전기가 감지하는 고장전류의 크기와 방향성을 고려하여 고장 감지 및 고장 지점을 확인하는 방법을 제안하였다. 이를 기반으로 하여 배전계통 보호기기인 자동재폐로 차단기-구분개폐기 보호시스템이 상호협조를 이루기 위한 온라인 보호 협조방안을 제시하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.97-110
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• 2012

High performance sensors and modern data logging technology with real-time telemetry facilitate system fault diagnosis in a very precise manner. Fault detection, isolation and identification in fault diagnosis systems are typical steps to analyze the root cause of failures. This systematic failure analysis provides not only useful clues to rectify the abnormal behaviors of a system, but also key information to redesign the current system for retrofit. The main barriers to effective failure analysis are: (i) the gathered data (event) logs are too large in general, and further (ii) they usually contain noise and redundant data that make precise analysis difficult. This paper therefore applies suitable pre-processing techniques to data reduction and feature extraction, and then converts the reduced data log into a new format of event sequence information. Finally the event sequence information is decoded to investigate the correlation between specific event patterns and various system faults. The efficiency of the developed pre-filtering procedure is examined with a terminal box data log of a marine diesel engine.

• 전기학회논문지
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• 제63권8호
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• pp.1085-1091
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• 2014

A model based SOC estimation scheme using parameter identification is described and applied to a Lithium-ion battery module that can be installed in electric vehicles. Simulation studies are performed to verify the effect of sensor faults on the SOC estimation results for terminal voltage sensor and load current sensor. The sensor faults should be detected and isolated as soon as possible because the SOC estimation error due to any sensor fault seriously affects the overall performance of the BMS. A new fault detection and isolation(FDI) scheme by which the fault of terminal voltage sensor and load current sensor can be detected and isolated is proposed to improve the reliability of the BMS. The proposed FDI scheme utilizes the parameter estimation of an input-output model and two fuzzy predictors for residual generation; one for terminal voltage and the other for load current. Recently developed dual polarization(DP) model is taken to develope and evaluate the performance of the proposed FDI scheme. Simulation results show the practical feasibility of the proposed FDI scheme.