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저자정보
윤정택 (서울대학교) 윤병동 (서울대학교) 박경민 (서울대학교) 이욱륜 (전력연구원)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2013년도 학술대회
발행연도
2013.12
수록면
1,060 - 1,066 (7page)

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Power transformer is one of the key components in power plants as well as the most frequently failed components. As the failure of power transformers can cause plant shut-down and substantial capital loss, failure prediction techniques, i.e., fault diagnostics and prognostics, are vital. To prevent the mechanical failures of power transformers, vibrations sensors are installed on the surface of oil-filled power transformers. Due to high randomness in vibration and large scale of the transformers, an excessively large number of sensors are generally installed. This study aims at developing the framework of sensor network (SN) optimization to maximize the diagnostic and prognostic capability of the transformers’ potential faults. The vibrations of 36 on-site power transformers were measured. The analysis of the vibrations shows transformer tank vibration characteristics and the importance of high vibration signals in fault detection. The proposed SN optimization framework optimizes the number of sensors and their locations to measure the high vibration signals robustly against system uncertainty. Comparing evaluated health status with maintenance history demonstrates that the proposed framework is capable of estimating transformer health status with the significantly
#Sensor network(센서네트워크) #power transformer(전력용변압기) #vibration(진동) #fault diagnosis (고장 진단) #mechanical failure(기계적 고장)

목차

Abstract
1. 서론
2. 전력용 변압기 진동 측정
3. 전력용 변압기 진동 특성 분석
4. 센서 네트워크 최적화 방법론
5. 결론
참고문헌

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