• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권4호
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• pp.410-418
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• 1999

This paper describes the use of residual and parameter identification methods for fault detection in an air handling unit. Faults can be detected by comparing expected condition with the measured faulty data using residuals. Faults can also be detected by examining unmeasurable parameter changes in a model of a controlled system using a system identification technique. In this study, AutoRegressive Moving Average with seXtrnal input(ARMAX) and AutoRegressive with eXternal input(ARX) models with both single-input/single-input and multi-input/single-input structures are examined. Model parameters are determined using the Kalman filter recursive identification method. Regression equations are calculated from normal experimental data and are used to compute expected operating variables. These approaches are tested using experimental data from a laboratory's variable-air-volume air-handling-unit.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.124-126
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• 2001

A reliable fault type identification (phase selection) plays a very important role in transmission line protection, particularly in Extra High Voltage(EHV) networks. The conventional fault type identification algorithm used the phase difference between positive and negative sequence current excluding load current. But, it is difficult to pick out only fault current since we can not know when a fault occurs and identify the fault type in weak-infeed conditions that dominate zero-sequence current in phase current. The proposed algorithm can identify the accurately fault type using the sum of unit vectors which are calculated by positive-sequence votage and negative-sequence voltage.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.7-12
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• 1994

This paper describes an outline of pseudorandom M-sequence and its applications to measurement and control engineering. At first, generation and properties of M-sequence is briefly described and then its applications to delay time measurement, information transmission by use of M-array, two dimensional positioning, fault detection of logical circuit, fault detection of RAM, linear and nonlinear system identification.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.276-281
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• 2008

배전계통은 여러 가지 이유로 잦은 고장을 경험하기 때문에 고장위치 추정은 전력공급 신뢰도 측면에서 매우 중요하다. 그렇지만 배전계통은 주 선로에서 분기되는 3상 및 단상 분기선을 가지는 수지상 구조로 설계되며 각 구간 상에 수개의 로드 탭을 가지기 때문에 고장점 표정이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기존의 전력계통 고장점 표정기법에 대해서 조사, 분석하여 배전자동화시스템의 중앙제어장치에서 효과적으로 실행할 수 있는 고장거리 계산 기법을 결정한다. 그리고 EMTP 모의 결과를 통해 결정된 방법의 유효성을 검증한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.62-69
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• 2009

본 논문에서는 전력용 변압기의 고장진단을 위해 써포트 백터머신에 기반을 둔 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 데이터 취득부, 정상/고장판별부, 고장원인판별부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 데이터 취득부에서는 변압기에서 가스성분을 취득한다. 정상/고장 판별부에서는 취득된 가스성분들을 KEPCO 규정과 비교하여 정상/고장 여부를 판단한다. 고장원인 판별부에서는 입력 데이터가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 써포트 백터머신에 의해 고장원인을 판정한다. 제안된 방법은 사례연구를 통해 우수성을 입증하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권10호
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• pp.1272-1278
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• 1999

A fault is considered as a variation of physical parameters; therefore the design of fault detection and identification(FDI) can be reduced to the parameter identification of a non linear system and to the association of the set of the estimated parameters with the mode of faults. Neuro-Fuzzy Inference System which contains multiple linear models as consequent part is used to model nonlinear systems. Generally, the linear parameters in neuro-fuzzy inference system can be effectively utilized to fault diagnosis. In this paper, we proposes an FDI system for nonlinear systems using neuro-fuzzy inference system. The proposed diagnostic system consists of two neuro-fuzzy inference systems which operate in two different modes (parallel and series-parallel mode). It generates the parameter residuals associated with each modes of faults which can be further processed by additional RBF (Radial Basis Function) network to identify the faults. The proposed FDI scheme has been tested by simulation on two-tank system.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2007년도 하계학술대회 논문집
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• pp.325-327
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• 2007

This paper proposes a novel sensorless fault detection algorithm for a brushless DC(BLDC) motor drive system. This proposed method is configured without the additional sensor for fault detection and identification. The fault detection and identification are achieved by a simple algorithm using the operating characteristic of the BLDC motor. This proposed method can also be embedded into existing BLDC motor drive systems as a subroutine without excessive computational effort. The feasibility of a novel sensorless fault detection algorithm is validated in simulation.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.39-52
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• 2002

Research Direction The significant research direction in mechanical fault diagnosis area: Theorles and approaches for fault feature extracting and fault classification. Identification Complicated fault generating mechanism and its model Intelligent fault diagnosis system (including the expert system and network based remote diagnosis system) One of the Key Points： Fault feature extracting techniques based on (modern) signal processing(omitted)

• 전력전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.88-95
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• 2008

본 논문에서는 BLDC 전동기 구동용 인버터 한상의 스위치에서 개방 형태의 고장이 발생하여도 구동 시스템의 제어 성능을 유지하기 위한 빠른 고장 검출 시스템이 제안되었다. 제안된 방법은 고장 검출을 위한 추가적인 구성요소 없이 단지 BLDC 전동기의 구동 시에 나타나는 고유의 전류 제어 특성을 이용하여 간단한 방식으로 고장 검출 및 고장 위치 확인이 가능하다. 신속히 고장이 발생한 스위치의 위치를 판단한 후, 시스템은 연속적인 동작을 위해 재구성되어진다. 재구성 방법은 고장이 발생한 상을 양방향 스위치에 의해 직류-링크 중성점과 연결하여 4-스위치 구동의 형태로 구성하였다. 제안한 고장 검출 시스템은 짧은 고장 검출 시간과 시스템 토폴로지의 재구성에 의해 고장 발생 후 제어 성능을 빠르게 회복하여 연속적인 시스템 운영이 가능하다. 제안한 고장 검출 시스템의 우수한 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1-13
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• 2020

본 논문에서는 원전 비상 상황 발생 시 다수의 신호 오류가 발생했을 때 어떤 신호에 오류가 발생했는지를 추정하는 신호 오류 식별 (Fault identification) 방법론을 개발하였다. 변분 오토인 코더 (Variational autoencoder; VAE) 기반 모델은 기존의 이상 탐지 방법론과 같이 정상 신호 데이터만을 이용하여 훈련이 진행되며, 이후 각 신호에 대한 복원 오차 (Reconstruction error)와 복원 오차를 입력의 특정 부분으로 미분한 값을 이용하여 어떤 부분에 오류가 포함되어 있는지를 예측한다. 데이터 취득을 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 일련의 실험으로부터 제시한 신호 오류 식별 방법이 적절한 오차 범위 내에서 오류가 발생한 신호를 특정할 수 있음을 확인하였다.