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열화상 카메라의 시계열 데이터를 이용한 수·변전설비의 진단
Diagnosis of power supply using time-series of infrared camera 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.7 no.6, 2012년, pp.1443 - 1447  

황석승 (조선대학교 메카트로닉스공학과) ,  배영철 (전남대학교 전기.전자통신.컴퓨터 공학부)

초록
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본 논문에서는 수 변전 설비의 열화진단을 위해서 열화상 카메라로 측정한 온도에 대한 시계열 데이터를 타켄스의 매립법을 이용하여 2차원 위상 공간으로 변환하여 패턴 변화에 따른 온도 변화 특성을 살펴보았다. 시뮬레이션 결과 위상 공간에서의 완전한 비선형적인 특성 거동을 확인할 수 없었지만 특정한 패턴을 가지고 있어 앞으로 추가적인 연구를 통한 검증 방법이 요구된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, the characteristic of temperature variation was reviewed according to pattern variation. In order to degrade of diagnosis of power supply by using time series data for temperature measured by infrared camera it was transformed into 2 dimension phase plane using Takens embedding method...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 열화상 측정으로 얻어진 온도 데이터의 시계열 데이터를 이용하여 비선형성을 알아보기 위하여 타켄스의 매립 정리에 의한 1차원 시계열 데이터를 2차원, 3차원의 위상 공간을 구하였다. 구해진 결과 만족할만한 비선형 특성인 어트렉터를 얻지는 못하였지만 추후 다른 비선형 특성을 판정하는 방법인 포엔카래 맵을 이용한 방법, 프랙탈 차원을 이용하는 방법, 리아프노프 지수를 통하여 보다 면밀한 검증 방법에 대한 연구가 필요하다.
  • 본 논문에서는 열화상 카메라에서 실측한 온도 데이터를 이용하여 비선형 특성의 여부를 확인하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 타켄스[10]의 매립 정리에 의한 1차원 시계열 데이터를 2차원 또는 3차원의 위상 공간으로 변환하는 방법을 이용하여 패턴 변화를 살펴보았다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
석유화학단지에서 전력 설비를 포함한 수변전설비 사고로 인한 피해는 어떤 것들이 있는가? 석유화학단지에서의 전력 설비를 포함한 수·변전설비의 사고는 전원을 공장에 공급하지 못하는 정전으로부터 오는 막대한 1차적인 피해가 있으며 또한 수·변전 설비의 열화 상태로 인하여 절연이 파괴되어 석유 화학 단지의 폭발력이 강한 기체의 폭발을 유도하는 2차적인 피해를 예상할 수 있다. 1차적인 피해이던 2차적인 피해이던 이는 모두 석유화학 단지에서는 심각한 물적, 경제적, 심리적인 피해를 만들 수 있어 예방이 최선의 방법으로 떠오른다.
산업 단지의 수·변전 설비를 포함한 전력 설비의 역할은 무엇인가? 산업 단지의 수·변전 설비를 포함한 전력 설비들은 공장을 가동하는데 가장 기본적인 전원을 공급하는 설비로서 그 중요성이 높아지고 잇다. 특별히 석유 화학 단지의 수·변전 설비는 일반 산업단지의 수·변전설비와는 그 특성이 매우 다르다.
화학 산업 단지에서 수·변전설비의 사고를 줄이기 위한 노력에는 어떤 것들이 있는가? 따라서 화학 산업 단지에서는 이러한 피해를 줄이기 위한 많은 노력을 산업 단지 전체와 병행하여 전기설비에 대한 진단 노력을 진행하고 있다. 일반적으로 수·변전 설비를 포함한 전기설비의 진단 기법으로는 열화진단[1], 부분 방전 진단[2] 등의 방법이 사용되고 있다. 또한 비선형 특성에 대한 연구[3-4] 및 다른 방법에 의한 연구[5-8]이 있었다. 열화진단은 적외선 파장을 이용한 열화상 카메라로 전기설비의 발열부분을 촬영하여 정상부분과 발열 부분의 온도 차이를 확인함으로 설비를 진단하는 기법으로 열화상으로 촬영한 화상 데이터와 시계열 데이터를 이용하여 온도 변화를 감지한다.
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참고문헌 (9)

  1. 大島一夫, 近藤友厚, "電氣 設備の劣化診斷, 電設技術, 2008.3. 

  2. 구선근, 한기선,윤 진열, "한국전력공사 변전 분야의 전자기파 부분 방전 진단 기술 연구 및 적용 사례, 전기의 세계, 58권, 2호, pp. 16-22, 2009. 

  3. 손영우, 배영철, "하드웨어 구현에 의한 카오스 어트렉터 생성용 Chua 회로에 관한 연구", 한국전자통신학회논문지, 5권, 2호, pp. 158-163, 2010. 

  4. 손영우, 배영철, "L 성분이 없는 간략화 CHUA회로 구현에 관한 연구", 한국전자통신학회논문지, 5권, 1호, pp. 17-22, 2010. 

  5. Jun - Wei Hsieh, Min-Tat Ko, Hong-Yuan, Kuo- Chin Fan, " A new wavelet-based edge detector via constrained optimization", Image and Vision Computing, 15, pp511-527, 1997. 

  6. Christopher J. Deschenes,"Fuzzy Kohonen Network for Classification of Transients Using the Wavelet Transform for Feature Extraction", Information Science 87, pp247-266, 1995. 

  7. R. A. Gopinath and C,S. Burrus, Wavelet Transform and Filter Banks, wavelets-A Tutoral in Theory and Application, pp.603-644, 1992. 

  8. Alfredson R.J,'Time Domain Methods for Monitoring the Coditon of Rolling Elements Bearings' mechanical Engineering Transactions Institute of Mechanical Engineers, Australia. pp102-107, 1985. 

  9. Takens, F. "Detecting strange attractors in turbulence, in dynamical systems and turbulence", Lecture Notes in Mathematics, 898, pp.363-381, Springer 1981 

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