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보일러-터빈 제어시스템의 측정기 고장검출
A Sensor Fault Detection for Boiler-Turbine Control System 원문보기

신뢰성응용연구 = Journal of the applied reliability, v.14 no.1, 2014년, pp.37 - 43  

류석환 (대구대학교 전자전기공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper deals with a design of observer based fault detection filter for a boiler-turbine control system. The goal is to present a method for rapid sensor fault detection in order to enhance the reliability of boiler-turbine operation in the thermal power plant. Our fault detection filter can be ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 제어입력은 출력변수 y1, y2, y3를 이용하여 제어기에서 계산되는데 만약 측정기 y1, y2, y3중 어느 한 개에 고장이 발생하여 정확한 측정이 이루어지지 않으면 제어시스템이 소기의 제어목표를 달성하기가 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 측정기에서 고장이 발생할 경우 고장발생을 빠른 시간 내에 탐지할 수 있도록 고장검출 필터를 설계한다.
  • 본 연구에서는 관측기 기반의 고장검출 필터 설계 기법을 화력발전소의 터빈-보일러 제어계통에 적용하여 측정기에 고장이 발생할 경우 빠른 시간 내에 고장을 검출하고자한다. 화력발전소 터빈-보일러 제어시스템의 이상에 따른 운전정지는 낮은 전력예비율로 전력을 공급하는 현 실정에서 사회적, 경제적 비용이 아주 크다.

가설 설정

  • 고장검출 필터는 다음의 (8)과 같은 관측기 형태의 필터를 가정한다.
  • 모의실험은 matlab simulink를 사용하였다. 운전 조건은 보일러 드럼압력 y1은 108kg/cm2 , 보일러 수위 y3를 0으로 유지한 채 전기적 출력 y2를 66.5MW로 발전하다가 300초 후에 85MW, 400초 후에는 75 MW로 발전하는 것으로 가정하였다. 이 경우 측정기에 고장이 없을 경우 출력을 <그림 1>에 나타낸다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
고장검출과 관련된 주된 기법으로 무엇이 주류를 이루고 있나요? 동적시스템의 안정성과 우수한 제어성능에 대한 꾸준한 수요와 더불어 제어시스템의 신뢰성을 향상시키기 위한 제어시스템의 고장검출기법 관련 연구도 많이 수행되었다. 고장검출과 관련한 주된 기법으로는 관측기의 사용이 주류를 이루고 있다. Duanjin and Qi(2008)는 이산형시스템을 델타연산자로 모델링하여 고장검출 필터를 설계하였고 Wu and Ho(2009), Nguang et al.
화력발전소의 운전을 위해 제어시스템을 구성하는 측정기의 고장을 빨리 검출해야 하는 이유는? 본 연구에서는 관측기 기반의 고장검출 필터 설계 기법을 화력발전소의 터빈-보일러 제어계통에 적용하여 측정기에 고장이 발생할 경우 빠른 시간 내에 고장을 검출하고자한다. 화력발전소 터빈-보일러 제어시스템의 이상에 따른 운전정지는 낮은 전력예비율로 전력을 공급하는 현 실정에서 사회적, 경제적 비용이 아주 크다. 따라서 신뢰성있는 화력발전소의 운전을 위해 제어시스템을 구성하는 측정기의 고장을 빨리 검출하여 사고가 확대되는 것을 방지할 필요가 절실히 대두되고 있다.
화력발전소의 보일러-터빈 모델은 어떤 방정식으로 표현할 수 있나요? 화력발전소의 보일러-터빈 모델은 다입력 다출력의 비선형 미분방정식으로 표현된다. 본 연구에서는 Khani and Yazdizadeh (2009)가 연구한 정격 160MW 급의 스웨덴에서 운전되고 있고 Bell과 Astrom이 확립한 모델을 사용하며 다음의 (1)과 같다.
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참고문헌 (11)

  1. Z. Duanjin and M. Qi. (2008), Sensor fault detection for the delta operator systems by detection filter approach, Control and Decision Conference, Yantai, Shandong, pp. 560-563 

  2. L. Wu and Ho D.W.C. (2009), Fuzzy Filter Design for ItO Stochastic Systems With Application to Sensor Fault Detection, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 17, No.1, pp.233-242 

  3. S.K. Nguang, P. Shi and S. Ding. (2007), Fault Detection for Uncertain Fuzzy Systems: An LMI Approach, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol.15, No.6, pp.1251-1262 

  4. M.J. Khosrowjerdi, R. Nikoukhah and N. Safari- Shad. (2005), Fault Detection in a Mixed $H_2/H_{\infty}$ Setting, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol.50, No.7, pp.1063-1068 

  5. M.J. Khosrowjerdi, R. Nikoukhah and N. Safari- Shad. (2004), A Mixed $H_2/H_{\infty}$ Approach to Simultaneous Fault Detection and Control, Automatica, Vol.40, pp.261-267 

  6. B. Jiang, M. Staroswiecki and V. Cocquempot. (2001), Robust Observer Based Fault Diagnosis for a Class of Nonlinear Systems with Uncertainty, Proceedings of the 40th IEEE Conference on Decision and Control, Orlando, FL, pp.161-166 

  7. R. Seliger and B. Koppen-Seliger. (1995), Robust Nonlinear Observer Based Fault Detection for an U-Tube Steam Generator, Proceedings of the American Control Conference, Seattle, Washington, pp.1134-1135 

  8. R.M. Dimeo and K.Y. Lee. (1995), Boiler-Turbine Control System Design Using A Genetic Algorithm, IEEE Transactions on Energy Conversion, Vol.10, No.4, pp.752-759 

  9. W. Tan, H.J. Marquez and T. Chen. (2005), Analysis and Control of a Nonlinear Boiler-Turbine Unit : A Conceptual Solution, Automatica, Vol.15, pp.883-891 

  10. F. Khani and A. Yazdizadeh. (2009), Boiler-Turbine Unit Controller Design Based on the Extended State Observer, Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Control and Automation, Christchurch, New Zealand, Dec. 9-11, pp.2066-2071 

  11. S. Boyd, L. Ghaoui, E. Feron and V. Balakrishnan. (1994), Linear Matrix Inequalities in System and Control Theory, SIAM Studies in Applied Mathematics 

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