일반기술

시스템의 고장진단을 위한 고장 분류방법

본 기술은 시스템의 고장을 진단하기 위하여, 고장이 발생한 위치 및 원인을 규명하는 고장 분류 장치에 관한 것이다. 본 기술에 의한 고장 분류 장치는 고장 모델을 이용하는 고장분류기와 여러 경계 인수를 갖는 ART2 신경회로망을 이용하는 고장분류기가 병렬로 결합되어 이루어진 것으로서, 먼저 고장 모델을 이용하는 고장분류기에 구축된 고장 모델의 출력과 시스템 출력 사이의 유사도를 검사하여 만족하는 고장 모델(J)이 존재하면, 시스템의 고장을 J번째 고장으로 분류하고, 만족하는 고장 모델이 존재하지 않으면, ART2 신경회로망을 이용하는 고장분류기에 의하여 변화된 시스템 파라미터를 추정한 뒤 이미 저장된 각 고장 클래스의 추정 파라미터와 유사도를 검사하여 고장을 분류한다.- 본 기술의 고장분류기는 첫 번째는 ART2 신경회로망을 이용하는 고장분류기를 구성하는 여러 경계인수를 갖는 ART2 신경회로망은 새로운 고장 상태를 자동 생성해나가는 자율학습 신경회로망이므로 예상하지 못한 고장이 발생할 경우에도 새로운 고장 정보의 자동 구축과 분류가 가능함- 고장 유형에 따른 각 시스템 파라미터의 민감도 차이를 고려한 경계인수검사 조건을 이용함으로써 정확한 고장 분류가 가능함- 두 번째로 고장 모델을 이용하는 고장분류기는 고장으로 인하여 변화된 시스템 출력과 이미 구축된 각 고장 모델의 출력을 비교하여 가장 유사한 고장 모델을 결정하므로 변화된 시스템 파라미터를 추정할 필요가 없음- 고장 모델로 구축된 고장이 발생하면 고장이 감지된 뒤 고장 분류가 이루어지기까지의 시간을 많이 단축시킬 수 있음- 본 기술에 의한 고장분류기를 운전중인 시스템에서 발생한 고장의 종류를 알기 위한 고장 분류의 목적으로 사용하면, 운전자에게 발생한 고장에 대한 정확한 정보를 줄 수 있으므로 적절한 대응을 가능하게 함- 시스템에 발생한 고장이 본 기술에 의한 혼합 고장 분류 장치의 한 부분인 고장 모델을 이용하는 고장분류기에 고장 모델로 구축된 종류일 경우에는 고장분류시간을 많이 단축시킬 수 있으므로 운전자로 하여금 발생한 고장에 대하여 신속하게 적절한 조치를 취할 수 있게 함으로써 고장의 영향이 다른 부분으로 전파되는 것을 방지할 수 있는 효과가 있음