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- 저자 : 오전근(Jeon kun Oh) (검색결과 2 건)
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Battery HILS를 활용한 LiPB System 개발
임재환(Jae hwan Lim),최기석(Ki seok Choi),김산선(Shan shan Jin),오전근(Jeon kun Oh) 한국자동차공학회 2009 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2009 No.4
Recently, Plug-in HEV and electric vehicle development as well as a hybrid car are increasingly activated. Battery system research and development is one of the most technology in achieving HEV, PHEV and EV. For accelerating battery business, we produced many developing facilities and tried to precede so many test items of battery system for a few years. Our Battery HILS (Hardware In the Loop System) is the most attractive equipment for performance, durability test in a battery system including algorithm development of BMS. By using this equipment, we can suggest optimal specification of battery system to vehicle company by its simulation result in initial developing stage. Also we can do trouble shooting about problem of battery system possible to field. Here, we will be explained about systematic structure of HILS and test result of battery system using B-HILS.
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Fault - Consequence Digraph 를 이용한 이상진단 전문가시스템의 지식 기반 구현
윤인섭,윤병석,오전근 한국화학공학회 1991 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.29 No.1
본 연구의 목적은 나프타 분해로의 실시간 이상진단 전문가시스템(Operation Aiding expert SYStem : OASYS)의 지식모델로서 이상전파 유향그래프(Fault-Consequence Digraph : FCD)를 사용하여 시스템을 구현하고, 이를 통하여 이 모델의 지식모델로서의 적합성을 살펴보는데 있다. FCD 모델은 공정에서 이상이 발생했을 때, 그 원인으로부터 전체 공정으로 증상이 파급되어가는 되어가는 증상형태(symptom pattern)를 나타내으로써 이상진단에 효촤적으로 이용될 수 있다. 시스템의 구현시 하드웨어로는 SUN3/260, 소프트웨어로는 IntelliCorp사의 KEE를 사용하였다. OASYS시스템에서는 226개의 증강과 314개의 이상원인 후보가 이용되었다. 구현된 시스템을 실제 사고사례와 가상사례의 데이타를 이용하여 약20개의 사례연구를 한 결과, 이상발생 초기에 정확한 이상원인후보를 찻아내는데 성공하였고, 이로써 FCD 모델이 이상진단 전문가시스템의 지식모델로서 작성이 편리하고 진단효율이 높은 모델이라는 것이 검토되었다. The objective of this study is to implement the real time fault diagnostic expert system for the naphtha furnace process and to prove the effectiveness of Fault-Consequence Digraph(FCD) as a knowledge model. The FCD represents a quite simple graphical knowledge model of a hypothetical fault candidate. Since each fault occurring in the chemical process plant possesses the distinctive symptom pattern, the generated symptom pattern of a fault from a FCD can be checked whether it really occurs or not. The SUN3/260 workstation and the AI tool, KEE of IntelliCorp have been used in this study, which implements the FCD model. From qualitative reasoning in a naphtha furnace, 226 symptoms were generated and 314 fault-candidates were prepared. To implement this suggested FCD model, each FCD model has been tested by logical fault simulation. As a result of more than 20 case studies, the FCD model has been proven to be an appropriate and quite effective tool for the fault diagnostic expert system.
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