KR101575225B1 - 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반 - Google Patents

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KR101575225B1 KR1020150070576A KR20150070576A KR101575225B1 KR 101575225 B1 KR101575225 B1 KR 101575225B1 KR 1020150070576 A KR1020150070576 A KR 1020150070576A KR 20150070576 A KR20150070576 A KR 20150070576A KR 101575225 B1 KR101575225 B1 KR 101575225B1
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Abstract

센서 3개의 영역에 대해 아크에 의해 발생되는 자외선을 감지하며, 자외선 포토 다이오드가 감지된 자외선을 감지된 자외선의 양에 비례하는 소전류로 변환하는 자외선 아크 센서; 상기 자외선 아크 센서에 의해 감지된 자외선을 정형화하여 펄스 신호를 생성하고, 생성된 펄스 신호를 카운트하는 아크 신호 카운터; 아크 신호 카운터에서 카운트된 펄스 신호를 이용하여 현재 아크 발생 횟수를 산출하는 아크 산출 모듈; 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 현재 아크 발생 횟수를 이용하여 상기 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수를 산출하는 멤버쉽 함수 산출 모듈; 상기 멤버쉽 함수 산출 모듈에서 산출된 멤버쉽 함수 중 가장 작은 값이 미리 설정된 기준치보다 큰지 판단하는 멤버쉽 함수 판단 모듈; 상기 멤버쉽 함수 판단 모듈의 판단 결과 상기 가장 작은 값이 미리 설정된 임계치보다 큰 경우, 경보를 출력하는 경보 출력 모듈을 포함하고, 상기 자외선 아크 센서에 의해 변환되는 전류는, [수학식]
Figure 112015096910476-pat00069
에 의해 산출되고, 여기서, lp는 광전류이고, Achip은 능동 칩 영역이고, Schip은 칩의 스펙트럴 감도 이고,
Figure 112015096910476-pat00195
는 UV 광원의 스펙트럴 방사 조도를 나타낸다.

Description

아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반{DISTRIBUTING BOARD HAVING ARC AND OVERHEAT MONITORING/DIAGNOSING FUNCTION}
본 발명은 고압 배전반, 저압 배전반, 분전반, 모터 제어반(이하, '배전반'이라 함)에 관한 것으로서, 구체적으로는 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반에 관한 것이며, 좀 더 구체적으로는 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반에 관한 것이다.
배전반의 아크(arc)는 매우 짧은 수 밀리초(milliseconds) 또는 수 마이크로초(microseconds) 동안에도 발생하였다가 사라지곤 한다.
아크는 배전반의 동작이나 안전에 크게 영향을 미치기도 하지만, 수없이 발생과 소멸을 반복하기에 동작에는 큰 영향을 주지 않는 경우도 많이 있다. 아크는 고압의 배전반 내에서 자연스럽게 발생과 소멸을 반복하는 현상으로 이해하는 것이 타당할 것이다.
그러나, 아크는 그 발생 횟수가 늘어나는 경우 때에 따라서 화재나 정전을 야기할 수 있으므로, 매우 위험한 현상이다.
그러나, 아크의 발생에 의한 화재나 정전을 정확하게 감지하거나 판단하는 데에는 상당한 어려움이 따른다. 아크의 발생과 화재나 정전의 발생은 어떠한 일정하고 획일적인 기준에 따른 연관 관계를 갖는다고 보기 어렵기 때문이다.
기존에는 아크의 발생을 감지하여 단지 시간당 아크의 발생 횟수만으로 획일적으로 판단하고 있다. 그러나, 이러한 판단에 따라 아크의 발생이 위험을 야기하는지 아닌지는 일정하지 않다. 이에, 기존에는 때때로 잘못된 판단에 의한 경보로 인해 사용자의 모니터링이 매우 불편하고 곤란할 때가 많다는 문제점이 있다.
그러므로, 일정하지 않게 발생하는 아크에 의한 위험성을 정확하게 판단하여 아크에 효율적으로 대처할 수 있는 알고리즘과 수단이 요구되고 있다.
대한민국 공개특허 제2013-0137370호 (2013.12.17)
본 발명의 목적은 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반은, 센서 3개의 영역에 대해 아크에 의해 발생되는 자외선을 감지하며, 자외선 포토 다이오드가 감지된 자외선을 감지된 자외선의 양에 비례하는 소전류로 변환하는 자외선 아크 센서; 상기 자외선 아크 센서에 의해 감지된 자외선을 정형화하여 펄스 신호를 생성하고, 생성된 펄스 신호를 카운트하는 아크 신호 카운터; 아크 신호 카운터에서 카운트된 펄스 신호를 이용하여 현재 아크 발생 횟수를 산출하는 아크 산출 모듈; 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 현재 아크 발생 횟수를 이용하여 상기 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수(membership function)를 산출하는 멤버쉽 함수 산출 모듈; 상기 멤버쉽 함수 산출 모듈에서 산출된 멤버쉽 함수 중 가장 작은 값이 미리 설정된 기준치보다 큰지 판단하는 멤버쉽 함수 판단 모듈; 상기 멤버쉽 함수 판단 모듈의 판단 결과 상기 가장 작은 값이 미리 설정된 임계치보다 큰 경우, 경보를 출력하는 경보 출력 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
이때, 상기 자외선 아크 센서에 의해 변환되는 전류는,
[수학식 1]
Figure 112015096910476-pat00098

에 의해 산출되며,
여기서,
lp는 광전류,
Achip은 능동 칩 영역,
Schip은 칩의 스펙트럴 감도(spectral sensitivity),
Figure 112015096910476-pat00099
는 UV 광원의 스펙트럴 방사 조도(spectral irradiance)
인 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수 중 제1 멤버쉽 함수는, 상기 현재 아크 발생 횟수가 0-8개이면 100, 9-10개이면 -40x+420, 11개 이상이면 20이고, 상기 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수 중 제2 멤버쉽 함수는, 상기 현재 아크 발생 횟수가 0-10개이면 100, 11-30개이면 -4x+140, 31개 이상이면 20이고, 상기 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수 중 제3 멤버쉽 함수는, 상기 현재 아크 발생 횟수가 0-30개이면 100, 31-40개이면 -8x+340, 41개 이상이면 20으로 구성될 수 있다.
그리고 상기 센서 3개의 영역 각각에 대해, 미리 설정된 기준 아크 발생 횟수를 이용하여 하기 수학식 10에 의해 열화율을 산출하며,
[수학식 10]은,
Figure 112015096910476-pat00100

이며,
여기서,
Figure 112015096910476-pat00101
은 열화율,
Figure 112015096910476-pat00102
은 전체 영역의 개수,
Figure 112015096910476-pat00103
은 기준 아크 발생 횟수 이상의 아크가 발생되는 영역의 개수로 구성되는 열화율 산출 모듈인 것을 특징으로 한다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반은, 센서 3개의 영역에 대해 아크에 의해 발생되는 자외선을 감지하며, 자외선 포토 다이오드가 감지된 자외선을 감지된 자외선의 양에 비례하는 소전류로 변환하는 자외선 아크 센서; 상기 자외선 아크 센서에 의해 감지된 자외선을 정형화하여 펄스 신호를 생성하고, 생성된 펄스 신호를 카운트하는 아크 신호 카운터; 아크 신호 카운터에서 카운트된 펄스 신호를 이용하여 현재 아크 발생 횟수(x11), 아크 발생 횟수 변화분(x21), 평균 누적 아크 발생 횟수(x12), 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분(x22)을 산출하는 아크 산출 모듈; 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 현재 아크 발생 횟수(x11) 및 아크 발생 횟수 변화분(x21)의 제1 조합, 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 평균 누적 아크 발생 횟수(x12) 및 아크 발생 횟수 변화분(x21)의 제2 조합, 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 현재 아크 발생 횟수(x11) 및 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분(x22)의 제3 조합, 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 평균 누적 아크 발생 횟수(x12) 및 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분(x22)의 제4 조합을 각각 입력하는 아크 입력 모듈; x11 과 x12 를 포함하는 X1이 0-10회이면 낮음, 11-30이면 보통, 31 이상이면 높음을 출력하고, x21 과 x22 를 포함하는 X2가 31회에서 10회로 적어지면 하강, 30-50회이면 유지, 11회에서 51회 이상으로로 많아지면 상승을 출력하는 멤버쉽 함수 산출 모듈; 상기 제1 조합 내지 제4 조합에서 X1이 높고, X2가 유지 또는 상승이면 열화로 추론하여 판단하고, 상기 제1 조합 내지 제4 조합에서 X1이 보통이고 X2가 상승이면 열화로 추론하여 판단하는 퍼지 추론 모듈; 상기 퍼지 추론 모듈에서 열화로 판단된 경우, 경보를 출력하는 경보 출력 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 자외선 아크 센서에 의해 변환되는 전류는,
[수학식 1]
Figure 112015096910476-pat00104

에 의해 산출되며,
여기서,
lp는 광전류,
Achip은 능동 칩 영역,
Schip은 칩의 스펙트럴 감도(spectral sensitivity),
Figure 112015096910476-pat00105
는 UV 광원의 스펙트럴 방사 조도(spectral irradiance)
인 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 X1은 제1 입력 변수, 상기 X2는 제2 입력 변수로 구성될 수 있다.
그리고 상기 퍼지 추론 모듈은,
하기 수학식 11에 의해 열화 여부를 추론하며,
[수학식 11]은,
Figure 112015096910476-pat00106

여기서,
Figure 112015096910476-pat00107
는 가중값
Figure 112015096910476-pat00108
,
Figure 112015096910476-pat00109
는 입력 멤버쉽 함수
X1은 제1 입력 변수,
X2는 제2 입력 변수
인 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 퍼지 추론 모듈은, 무게 중심법을 이용하여 하기 수학식 12에 의해 열화 여부를 추론하여 판단하며,
[수학식 12]는,
Figure 112015096910476-pat00110

여기서,
Figure 112015096910476-pat00111
는 출력 결과 값,
Figure 112015096910476-pat00112
는 가중값,
Figure 112015096910476-pat00113
는 상수 변수 멤버쉽 함수
이며,
Figure 112015096910476-pat00114
는 0, 1, 2 중 가장 근접한 값을 선택하여 출력하고,
Figure 112015096910476-pat00115
가 0이면 정상,
Figure 112015096910476-pat00116
가 1이면 주의,
Figure 112015096910476-pat00117
가 2이면 열화인 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 센서 3개의 영역에 대해 퍼지 추론 적용 열화율 산출 모듈을 더 포함하되,
하기 수학식 13에 의해 퍼지 결과 데이터 행렬을 산출하고,
[수학식 13]은,
Figure 112015096910476-pat00118

여기서,
Figure 112015096910476-pat00119
은 퍼지결과 데이터 행렬,
Figure 112015096910476-pat00120
~
Figure 112015096910476-pat00121
은 추론 결과에 대한 각각의 출력 데이터 값
이며,
또한, 하기 수학식 14에 의해 최대 열화 면적
Figure 112015096910476-pat00122
을 산출하고,
[수학식 14]는,
Figure 112015096910476-pat00123

여기서,
Figure 112015096910476-pat00124
은 최대 열화 면적,
m, l 은 열화율 행렬
이며,
또한, 하기 수학식 15에 의해 현재 열화 면적
Figure 112015096910476-pat00125
을 산출하고,
[수학식 15]은,
Figure 112015096910476-pat00126

여기서,
Figure 112015096910476-pat00127
은 현재 열화 면적,
Figure 112015096910476-pat00128
는 열화율 산출 모듈 행렬
이며,
하기 수학식 16에 의해 각 영역에 대한 열화율을 산출하며,
[수학식 16]은,
Figure 112015096910476-pat00129

여기서,
Figure 112015096910476-pat00130
은 각 영역에 대한 열화율,
Figure 112015096910476-pat00131
은 현재 열화 면적,
Figure 112015096910476-pat00132
은 최대 열화 면적
인 것을 특징으로 한다.
상술한 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반에 의하면, 지능형 퍼지 추론에 의한 아크 열화 감시 알고리즘을 이용하여 아크의 위험성을 판단하도록 구성됨으로써, 아크의 위험성을 정확하게 인지하고 이에 효율적으로 대처할 수 있는 효과가 있다. 특히, 배전반에 구비되는 자외선 아크 센서는 자외선 포토 다이오드를 이용하여 자외선을 증폭함으로써, 특별한 필터없이 자외선을 정확하게 감지해내는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반의 실물 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서사양이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 검출 거리를 나타내는 설명도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 경보 발생 트리거 온도 범위를 나타내는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 실물 구성도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서 브라켓의 측면도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 전압 파형도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 기본 구성을 나타내는 등가 회로도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 실 구성 회로도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 측정부의 회로도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 연산부의 회로도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 인터페이스부의 회로도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 전원 공급부의 회로도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 신호 검출부의 회로도이다.
도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 연산부의 마이크로컨트롤러의 회로도이다.
도 17a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 아크횟수 변화분의 개념도이다.
도 17b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 평균 누적 아크 발생 횟수의 개념도이다.
도 17c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 평균 누적 아크 발생 횟수의 변화분의 개념도이다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 멤버쉽 함수의 그래프이다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 입력 변수의 멤버쉽 함수 및 출력 변수의 멤버쉽 함수의 그래프이다.
도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼지 규칙 테이블이다.
도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따른 불꽃 영상 감지 알고리즘의 흐름도이다.
도 22a 내지 도 22d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 PC MMI 화면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반의 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반의 실물 구성도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반(이하, '배전반'이라 함)(100)은 자외선 아크 센서 (101), 아크 신호 카운터(102), 아크 산출 모듈(103), 아크 입력 모듈(104), 멤버쉽 함수(membership function) 산출 모듈(105), 멤버쉽 함수 판단 모듈(106), 열화율 산출 모듈(107), 퍼지 추론(fuzzy inference) 모듈(108), 퍼지 추론 적용 열화율 산출 모듈(109), 경보 출력 모듈(110)을 포함하도록 구성될 수 있다.
배전반(100)은 아크 발생 횟수, 아크 발생 누적 횟수, 아크 발생 횟수 변화분 등의 다양한 아크 발생 입력 변수를 복합적으로 활용하여 지능형 퍼지 추론에 따라 아크의 위험성을 판단하도록 구성된다.
배전반(100)은 일정한 기준없이 수없이 발생과 소멸을 반복하는 아크에 대해 그 위험성을 정확하게 판단함으로써, 아크에 대해 잘못된 경보를 출력하는 오류를 줄이고 효율적으로 대처할 수 있게 된다.
특히, 배전반(100)은 자외선 포토 다이오드를 이용하여 자외선을 증폭하여 특별한 필터없이 자외선을 정확하게 감지해내는 자외선 아크 센서를 이용하도록 구성된다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
자외선 아크 센서(101)는 아크에 의해 발생되는 자외선을 감지하도록 구성될 수 있다.
여기서, 자외선 아크 센서(101)는 복수 개가 설치될 수 있다.
자외선 아크 센서(101)는 센서 3개의 영역을 미리 설정하여 각 영역에 대해 자외선을 감지하도록 구성될 수 있다.
본 발명에서 적용한 자외선 아크 센서(101)는 비접촉형 자외선 센서로서 알루미늄 질화갈륨 기반의 물질로 구성되어 우수한 가시 광선 차단성을 갖도록 구성된다. 또한 고유의 UVC 영역의 파장 대역의 감지 대역을 갖고 있어 수배전반에서 발생하는 아크 및 트랙킹같은 방전 신호를 감지할 수 있도록 최적화되어 있다. 감지 영역의 파장 대역은 210 nm ~ 280 nm로서 자외선 광량에 따른 광전류의 선형성이 우수하여 별도의 보상 알고리즘을 적용할 필요가 없는 특징을 갖도록 구성될 수 있다.
기존의 반도체 방식의 자외선 센서와는 다르게 필터를 요구하지 않을 뿐 만 아니라 검출 정확도도 높은 장점을 갖는다. 자외선 센서의 특징은 원거리의 아크의 자외선 성분을 신속하게 감지하고 고압 코로나 방전 같은 보이지 않는 미소 방전을 감지할 수 있어 수배전반의 아크 검출에 매우 유용하다. 또한 작은 사이즈임에도 불구하고 자외선 방전 현상을 빠르게 감지할 수 있는 장점도 가지고 있어 고압 또는 저압의 수배전반 및 분전반 등의 아크 검출에 최적의 솔루션을 제공할 수 있다.
도 3 내지 도 9를 통해 자외선 아크 센서(101)에 대해 좀 더 구체적으로 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서 사양이고, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 검출 거리를 나타내는 설명도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 경보 발생 트리거 온도 범위를 나타내는 그래프이고, 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 실물 구성도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서 브라켓의 측면도이고, 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 전압 파형도이다.
도 3에서는 자외선 아크 센서(101)의 암전류, 광전류, 온도 계수, 반응도, 감지 파장 영역, 활성 영역에 대한 최적의 사양을 나타내고 있다. 도 4에서는 자외선 아크 센서(101)의 검출 거리를 나타내면 15:1의 DS비를 갖도록 구성되어 있다. 도 5에서는 자외선 아크 센서(101)의 경보 발생 트리거를 위한 시간대별 온도 범위를 나타내고 있다. 그리고 도 6과 도 7에서는 자외선 아크 센서(101)의 외관 사이즈와 브라켓 구조를 나타낸다. 도 8에서는 아크가 발생했을 때 자외선 아크 센서(101)를 이용하여 취득한 파형을 나타낸다. 자외선 아크 센서(101)에서 취득한 신호의 노이즈 신호를 아날로그 저역 통과 필터를 통해 제거하여 취득한 대표적인 파형을 나타낸다. 본 발명에서는 미세한 아크나 트랙킹의 검출은 검출이 용이하지 않기 때문에 1차로 자외선 아크 센서(101)로부터 출력된 출력파형을 필터를 거쳐 정형화한 후, 아크 방전 회수와 지속 시간을 연산하여 예비 검출 단계로 들어간다. 그 후에 DSP(digital signal processing)에 의해서 FFT(fast Fourier transform) 및 통계적 분석에 의해 아크의 유무를 정확하게 검출한다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 기본 구성을 나타내는 등가 회로도이다.
도 9를 참조하면, 자외선 아크 센서(101) 그 중에서 자외선 포토 다이오드(UV sensor)를 이용한 회로가 도시되어 있다.
여기에서, 자외선 포토 다이오드는 자외선을 그 양에 비례하는 소전류로 변환하도록 구성되며, 특정 능동 칩 영역(active chip area)에 주어진 광전류(photocurrent)는 다음 수학식 1과 같이 산출될 수 있다.
Figure 112015096910476-pat00021
여기서,
lp는 광전류,
Achip은 능동 칩 영역,
Schip은 칩의 스펙트럴 감도(spectral sensitivity),
Figure 112015096910476-pat00133
는 UV 광원의 스펙트럴 방사 조도(spectral irradiance)
를 나타낸다.
자외선 포토 다이오드는 소전류를 생성하며 일반적으로 자외선의 세기에 비례하여 수 nA 정도의 전류 정도를 생성한다.
도 9의 회로는 트랜스임피던스 증폭기(trans-impedance amplifier)의 회로 구성으로서, 이러한 소전류를 적정한 전압으로 변환하는 데 이용되며, 이는 마이크로컨트롤러(microcontroller)의 ADC(analog-to-digital converter)에 의해 전환된다.
연산 증폭기(operational amplifier)는 자외선 포토 다이오드에 의해 생성된 전류를 저항 Rf에 따른 소정의 전압으로 변환하며, 그 출력 전압은 다음 수학식 2의 값이 된다.
Figure 112015096910476-pat00023
여기서,
Figure 112015096910476-pat00134
은 출력 전압,
Figure 112015096910476-pat00135
는 자외선 포토 다이오드에 의해 생성된 전류,
Figure 112015096910476-pat00136
는 저항
을 나타낸다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 실 구성 회로도이다.
도 10은 자외선 포토 다이오드가 구비된 회로에서 각 수동 소자의 값을 입력하여 실제 동작 가능한 회로를 나타낸다.
도 10을 참조하면, GUVA-C22SD라는 자외선 포토 다이오드가 이용되고 있다. GUVA-C22SD는 26 nA/UV index의 전류를 전달하며, Rf는 8.2 MΩ Cf는 10 pF이 이용되고 있다.
결과적으로, 자외선의 감지량에 따라 출력 전압 Vout이 26 nA*4*8.2에 의해 852.8 mV이므로, 자외선 포토 다이오드 GUVA-C22SD는 4 index의 자외선을 감지한다.
한편, 이상적인 연산 증폭기는 존재하지 않으므로, 연산 증폭기는 그 자체의 출력값에 DC 오프셋이 더해진다.
연산 증폭기의 출력 전압 Vout은 다음의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015096910476-pat00024
여기서,
Figure 112015096910476-pat00137
은 출력 전압,
Figure 112015096910476-pat00138
는 자외선 포토 다이오드에 의해 생성된 전류,
Figure 112015096910476-pat00139
는 저항,
Figure 112015096910476-pat00140
는 오프셋 입력전압
을 나타낸다.
결과적으로, 연산 증폭기는 최소한의 오프셋 입력 전압(Vio)를 갖도록 구성하는 것이 바람직하다. 도 10의 연산증폭기 OA1MPA는 최대 200㎶의 Vio를 제공하므로 바람직하다고 볼 수 있으며, Vio를 고려할 때, Vout은 26nA*4*8.2MΩ±200㎶이며, Vout의 범위는 852.6mV에서 853mV로서 234ppm의 오차를 갖는다.
도 10의 연산 증폭기 OA1MPA는 200㎶의 최대 오프셋 입력 전압 Vio를 제공하므로 바람직한 소자로 채택되고 있다. 다소 역설적이나, 피드백 저항 Rf의 값이 클수록 SNR(signal-to-noise ratio)이 향상된다. 저항의 잡음은 열잡음(thermal noise)이며, 열잡음 en_Rf는
Figure 112015096910476-pat00141
로 정의되며, 여기서, K는 볼츠만 상수(Boltzmann constant)이고, T는 온도(K)이다.
전체 출력 전압 Vout은 다음의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015096910476-pat00196
Figure 112015096910476-pat00148
은 출력 전압,
Figure 112015096910476-pat00149
는 자외선 포토 다이오드에 의해 생성된 전류,
Figure 112015096910476-pat00150
는 저항,
Figure 112015096910476-pat00151
는 오프셋 입력전압
Figure 112015096910476-pat00197
는 입력 바이어스 전류
를 나타낸다.
도 10의 실 구성 회로에서는 Vout이 26nA*4*8.2MΩ±200㎶±10pA*8.2MΩ이 되어 Vout의 범위가 852.5mV 내지 853.1mV가 된다. 여기서, 330ppm의 오차가 발생될 수 있으며, 이는 이론적인 값 234ppm에 필적할 만하다.
여기서, 잠시 도 9 내지 도 16을 참조하여 자외선 아크 센서(101)의 회로에 대해 좀 더 구체적으로 설명한다.
먼저 도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 측정부의 회로도를 나타내고, 도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 연산부의 회로도를 나타낸다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 인터페이스부의 회로도이다.
도 13을 참조하면, 이때, 자외선 아크 센서(101)의 이상 유무는 고압 발생 입력 TR의 신호를 검출(SEN_OK)하여 센서의 동작 상태를 확인한다. 그리고 자외선 아크 센서(101)에서 방전된 아크 신호(ARC_SIG_INT)에 의해 아크가 발생되고 있음을 확인할 수 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 전원 공급부의 회로를 나타내고, 도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 신호 검출부의 회로도를 나타내며, 도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자외선 아크 센서의 연산부의 마이크로컨트롤러의 회로도이다.
도 14 내지 도 16을 참조하면, 먼저 SEN_OK 신호는 센서의 동작 진단을 위한 신호로 약 50 msec 주기로 5 uS씩 출력되는 신호를 체크하여야 한다. 여기서, 체크가 어려울 경우 CALL_INT에 연결하여 사용하도록 구성될 수 있다.
초기 전원 투입 후 상위에서는 센서 스캔으로 몇 개의 센서가 연결되어 있는지를 3회에 걸쳐 확인하도록 구성될 수 있다. 확인 이후부터는 연결된 센서의 데이터만 받는다. 그리고 연결되지 않은 센서의 램프는 동작하지 않도록 구성될 수 있다. 상위로부터 각 센서의 선택은 1000 msec에 한번씩 읽는 것으로 한다.
평상시에는 상위로부터 CALL신호를 인지 후 1msec 후부터 데이터를 전송한다. 그리고 CALL신호는 최대 20 msec로 하며 데이터의 전송시간은 최대 4 msec를 넘지 않도록 구성될 수 있다.
그리고 CALL 상태에서 20 msec 내에 데이터가 들어오지 않으면 20 msec 후에 다시 CALL신호를 발생시켜 데이터를 받는다. CALL신호를 3회까지 발생시켜도 데이터가 들어오지 않을 경우는 타임 아웃 상태(센서 동작 불량)로 채널램프(녹색, 적색)를 점멸시킨다.
자외선 아크 센서(101)별 계전기 동작은 다음과 같다.
상위측에서 센서의 데이터를 읽어 설정된 경보 레벨 이상 일 때는 센서측으로 전원 라인의 상태를 변화시켜 알람계전기에 동작 명령을 준다. 그리고 경보 레벨이 되면 상위측에서는 데이터를 읽은 20 msec 후에 5 msec동안 전원레벨을 상승시키고 이후 2 msec의 전원레벨 변화가 3회 지속될 경우 센서는 이를 감지하여 경보 계전기를 작동시킨다.
그리고 경보 계전기의 작동여부는 모드버스 센서 데이터에 포함시켜 계전기가 정상 작동되어 있는지를 확인한다. 이때, 동작이 되지 않은 경우 다시 신호를 발생시키며 이를 3회까지 실행한다.
센서 알람 발생 계전기 복구 프로세스는 다음과 같다.
상위 측에서 센서의 데이터를 읽어 설정된 경보 레벨 이하 일때는 센서측으로 전원 라인의 상태를 변화시켜 알람 계전기 복구명령을 준다. 그리고 경보 레벨이 되면 상위측에서는 데이터를 읽은 20 msec후에 5 msec동안 전원레벨을 상승시키고 이후 5 msec의 전원레벨 변화가 3회 지속될 경우 센서는 이를 감지하여 경보 계전기를 복구시킨다. 그리고 경보 계전기의 복구 여부는 모드버스 센서데이터에 포함시켜 경보 계전기가 정상 복구되어 있는지를 확인한다. 만약 복구가 되지 않은 경우 다시 신호를 발생시키며 이를 3회까지 실행한다.
다시 도 1 및 도 2를 참조한다.
아크 신호 카운터(102)는 자외선 아크 센서(101)에 의해 감지된 자외선을 정형화하여 펄스 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 아크 신호 카운터(102)는 이를 위해 정형화 회로와 펄스 생성 회로를 구비하도록 구성될 수 있다.
아크 신호 카운터(102)는 생성된 펄스 신호를 카운트하도록 구성될 수 있다.
카운트된 펄스 신호의 개수에 따라 아크 신호의 발생 횟수가 카운트될 수 있다.
아크 산출 모듈(103)은 아크 신호 카운터(102)에서 카운트된 펄스 신호를 이용하여 현재 아크 발생 횟수(x11), 아크 발생 횟수 변화분(x21), 평균 누적 아크 발생 횟수(x12), 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분(x22)을 산출하도록 구성될 수 있다.
여기서, x11과 x12를 포함하는 X1은 제1 입력 변수이고, x21과 x22를 포함하는 X2는 제2 입력 변수로 정의할 수 있다.
제1 입력 변수인 X1과 제2 입력 변수인 X2는 서로 다양하게 조합되어 입력값으로 이용될 수 있다.
아크 입력 모듈(104)은 제1 입력 변수 X1과 제2 입력 변수 X2를 서로 조합하여 하나의 입력값으로 입력하도록 구성될 수 있다.
아크 입력 모듈(104)은 아크 산출 모듈에서 산출된 현재 아크 발생 횟수(x11) 및 아크 발생 횟수 변화분(x21)의 제1 조합, 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 평균 누적 아크 발생 횟수(x12) 및 아크 발생 횟수 변화분(x21)의 제2 조합, 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 현재 아크 발생 횟수(x11) 및 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분(x22)의 제3 조합, 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 평균 누적 아크 발생 횟수(x12) 및 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분(x22)의 제4 조합을 각각 입력하도록 구성될 수 있다.
요약하면, 다음의 표 1과 같은 조합이 될 수 있다.
입력변수 X1 입력변수 X2
Type 1 현재 아크발생 횟수(x11) 아크 발생횟수 변화분(x21)
Type 2 평균 누적 아크발생 횟수(x12) 아크 발생횟수 변화분(x21)
Type 3 현재 아크발생 횟수(x11) 평균 누적 아크발생횟수 변화분(x22)
Type 4 평균 누적 아크발생 횟수(x12) 평균 누적 아크발생횟수 변화분(x22)
잠시 도 17a 내지 도 17c를 참조한다.
도 17a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 아크 발생횟수 변화분(x21)의 개념도이고, 도 17b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 평균 누적 아크 발생 횟수(x12)의 개념도이고, 도 17c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 평균 누적 아크 발생 횟수(x22)의 변화분의 개념도이다.
도 17a 내지 도 17c를 참조하면, 먼저 현재 아크 발생 횟수(x11)는 다음 수학식 5과 같다.
Figure 112015096910476-pat00153
여기서,
x11 은 현재 아크 발생 횟수,
x(t) 는 현재 시간 t의 아크 발생 횟수,
t 는 현재 시간
을 의미한다.
다음으로, 평균 누적 아크 발생 횟수(x12)는 다음 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015096910476-pat00154
여기서,
x12 는 평균 누적 아크 발생 횟수이며,
설정 시간 n 동안 누적하여 평균을 산출한다.
다음으로, 아크 발생 횟수의 변화분(x21)은 다음 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.
현재 시간 t의 아크 발생 횟수와 설정 시간 n 이전의 아크 발생 횟수의 차를 변화분으로 이용한다.
Figure 112015096910476-pat00155
여기서,
x21 은 아크 발생 횟수 변화분,
x(t) 는 현재 시간 t의 아크 발생 횟수,
x(t-(n-1)) 은 설정 시간 n 이전의 아크 발생 횟수
를 나타낸다.
다음으로, 평균 누적 아크 발생 횟수의 변화분(x22)은 다음 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.
현재 시간 t까지 설정 시간 n동안 누적된 평균 누적 아크 발생 횟수와 이전 시간 t-n까지 설정 시간 n동안 누적된 평균 아크 발생 횟수의 차를 변화분으로 이용한다.
Figure 112015096910476-pat00156
여기서,
x22 는 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분,
Figure 112015096910476-pat00157
는 현재 시간 t까지 설정 시간 n동안 누적된 평균 누적 아크 발생 횟수
Figure 112015096910476-pat00158
는 이전 시간 t-n까지 설정 시간 n동안 누적된 평균 아크 발생 횟수
를 나타낸다.
다시 도 1 및 도 2를 참조한다.
멤버쉽 함수 산출 모듈(105)은 아크 산출 모듈(103)에서 산출된 현재 아크 발생 횟수(x11)를 이용하여 멤버쉽 함수를 산출하도록 구성될 수 있다.
멤버쉽 함수 산출 모듈(105)은 센서 3개의 영역 각각에 대하여 멤버쉽 함수(membership function)를 산출하도록 구성될 수 있다.
잠시 도 18을 참조한다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 멤버쉽 함수의 그래프이다.
도 18을 참조하면, 제1 멤버쉼 함수 내지 제3 멤버쉽 함수에 대한 정의가 도시되어 있다.
먼저 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수 중 제1 멤버쉽 함수는 현재 아크 발생 횟수 x11가 0-8개이면 100, 9-10개이면 -40x+420, 11개 이상이면 20으로 정의 될 수 있다.
그리고 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수 중 제2 멤버쉽 함수는 현재 아크 발생 횟수 x11가 0-10개이면 100, 11-30개이면 -4x+140, 31개 이상이면 20으로 정의될 수 있다.
그리고 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수 중 제3 멤버쉽 함수는 현재 아크 발생 횟수 x11가 0-30개이면 100, 31-40개이면 -8x+340, 41개 이상이면 20으로 구성될 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조한다.
멤버쉽 함수 판단 모듈(106)은 멤버쉽 함수 산출 모듈(105)에서 산출된 멤버쉽 함수 중 가장 작은 값이 미리 설정된 기준치보다 큰지 판단하도록 구성될 수 있다.
즉, 멤버쉽 함수 판단 모듈(106)은 다음 수학식 9와 같이 산출한 값 HPI(Health Performance Index, 건전성 지수)가 미리 설정된 기준치보다 높은 경우 경보 출력 대상으로 판단할 수 있다.
Figure 112015048540630-pat00032
여기서, HPI 는 건전성 지수,
u(x1)은 제1 멤버쉽 함수의 출력값,
u(x2)는 제2 멤버쉽 함수의 출력값,
u(x3)는 제3 멤버쉽 함수의 출력값,
으로서, 그 중 제일 작은 값이 미리 설정된 기준치보다 크면 경보 출력 대상이 될 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조한다.
경보 출력 모듈(110)은 멤버쉽 함수 판단 모듈(106)의 판단 결과 가장 작은 값이 미리 설정된 임계치보다 큰 경우 경보를 출력하도록 구성될 수 있다.
열화율 산출 모듈(107)은 센서 3개의 영역 각각에 대하여 미리 설정된 기준 아크 발생 횟수를 이용하여 열화율을 산출하도록 구성될 수 있다.
열화율 산출 모듈(107)은 하기 수학식 10에 따라 열화율을 산출하도록 구성될 수 있다.
Figure 112015048540630-pat00033
여기서,
Figure 112015096910476-pat00159
는 열화율,
Figure 112015096910476-pat00034
는 전체 영역의 개수,
Figure 112015096910476-pat00160
는 기준 아크 발생 횟수 이상의 아크가 발생되는 영역의 개수
를 나타낸다.
열화율 산출 모듈(107)에서 열화율이 산출되는 경우 산출된 열화율이 소정 기준치 이상이면, 경보 출력 모듈(110)은 경보를 출력하도록 구성될 수 있다.
한편, 멤버쉽 함수 산출 모듈(105)은 단순히 아크 발생 횟수만을 입력값으로 삼지 않고 현재 아크 발생 횟수(x11), 아크 발생 횟수 변화분(x21), 평균 누적 아크 발생 횟수(x12), 아크 발생 횟수 변화분(x22)의 조합을 입력값으로 이용하는 경우에는 도 13의 멤버쉽 함수의 정의에 따라 멤버쉽 함수를 산출하고 판단하도록 구성될 수 있다.
잠시 도 19를 참조한다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 입력 변수의 멤버쉽 함수 및 출력 변수의 멤버쉽 함수의 그래프이다.
도 19를 참조하면, 멤버쉽 함수 산출 모듈(105)은 x11과 x12를 포함하는 X1이 0-10회이면 낮음, 11-30이면 보통, 31 이상이면 높음을 출력하고, x21과 x22를포함하는 X2가 31회에서 10회로 적어지면 하강, 30-50회이면 유지, 11회에서 51회 이상으로 많아지면 상승을 출력하도록 구성될 수 있다. 이러한 멤버쉽 함수는 도 20의 퍼지 규칙 테이블을 적용하여 열화 여부와 주의 여부를 판단하는 데 이용된다.
도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 퍼지 규칙 테이블이다.
도 20을 참조하면, 퍼지 추론 모듈(108)은 제1 조합 내지 제4 조합에서 X1이 높고, X2가 유지 또는 상승이면 열화로 추론하여 판단하고, 제1 조합 내지 제4 조합에서 X1이 보통이고 X2가 상승이면 열화로 추론하여 판단하도록 구성될 수 있다. 여기서, X1은 제1 입력 변수이고 X2는 제2 입력 변수이다.
또한, 퍼지 추론 모듈(108)은 제1 조합 내지 제4 조합에서 X1이 높고 X2가 하강이거나, X1이 보통이고 X2가 유지이거나, X1이 낮고 X2가 상승이면 주의로 추론하여 판단하도록 구성될 수 있다.
퍼지 추론 모듈(108)에서 열화로 판단된 경우, 경보 출력 모듈(110)은 경보를 출력하도록 구성될 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조한다.
다른 한편으로, 퍼지 추론 모듈(108)은 하기 수학식 11에 의해 전반부를 추론하도록 구성될 수 있다.
Figure 112015048540630-pat00036
여기서,
여기서,
Figure 112015096910476-pat00161
는 가중값
Figure 112015096910476-pat00162
,
Figure 112015096910476-pat00163
는 입력 멤버쉽 함수
X1은 제1 입력 변수,
X2는 제2 입력 변수
를 나타낸다.
또한, 퍼지 추론 모듈(108)은 무게 중심법을 이용하여 하기 수학식 12에 의해 후반부의 열화 여부를 추론하여 판단하도록 구성될 수 있다.
Figure 112015048540630-pat00037
여기서,
Figure 112015096910476-pat00164
는 출력 결과 값,
Figure 112015096910476-pat00165
는 가중값,
Figure 112015096910476-pat00166
는 상수 변수 멤버쉽 함수
이며,
Figure 112015096910476-pat00039
는 0, 1, 2 중 가장 근접한 값을 선택하여 출력하고,
Figure 112015096910476-pat00040
가 0이면 정상,
Figure 112015096910476-pat00041
가 1이면 주의,
Figure 112015096910476-pat00042
가 2이면 열화로 추론될 수 있다.
퍼지 추론 적용 열화율 산출 모듈(109)은 다음 수학식 13에 의해 퍼지 결과 데이터 행렬을 산출하도록 구성될 수 있다.
Figure 112015048540630-pat00043
여기서,
Figure 112015096910476-pat00167
은 퍼지결과 데이터 행렬,
Figure 112015096910476-pat00168
~
Figure 112015096910476-pat00169
은 추론 결과에 대한 각각의 출력 데이터 값
이며,
퍼지 추론 적용 열화율 산출 모듈(109)은 센서 3개의 영역에 퍼지 결과 데이터 행렬을 산출하도록 구성될 수 있다.
한편, 퍼지 추론 적용 열화율 산출 모듈(109)은 하기 수학식 14에 의해 최대 열화 면적
Figure 112015048540630-pat00044
을 산출하도록 구성될 수 있다.
Figure 112015096910476-pat00045
여기서,
Figure 112015096910476-pat00170
은 최대 열화 면적,
m, l 은 열화율 행렬
을 나타낸다.
또한, 퍼지 추론 적용 열화율 산출 모듈(109)은 하기 수학식 15에 의해 현재 열화 면적
Figure 112015048540630-pat00046
을 산출하도록 구성될 수 있다.
Figure 112015096910476-pat00047
여기서,
Figure 112015096910476-pat00171
은 현재 열화 면적,
Figure 112015096910476-pat00172
는 열화율 산출 모듈 행렬
을 나타낸다.
그리고 퍼지 추론 적용 열화율 산출 모듈(109)은 하기 수학식 16에 의해 각 영역에 대한 열화율을 산출하도록 구성될 수 있다.
Figure 112015096910476-pat00048
여기서,
Figure 112015096910476-pat00173
은 각 영역에 대한 열화율,
Figure 112015096910476-pat00174
은 현재 열화 면적,
Figure 112015096910476-pat00175
은 최대 열화 면적
을 나타낸다.
수학식 16에 의해 산출된 열화율에 따라 경보 출력 모듈(110)이 경보를 출력하도록 구성될 수 있다.
도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따른 불꽃 영상 감지 알고리즘의 흐름도이다.
도 21을 참조하면, 자외선 아크 센서(101)는 1초마다 자외선 아크 센서(101)의 신호의 카운트 값이 10이상 일 경우 화재로 판단하는 알고리즘을 개시하고 있다. 이때, 자외선 아크 센서(101) 기반의 자외선 불꽃감지기가 수은등, 방전등, 해충퇴치 등, 전기스파크, 벼락의 자외선으로 인한 오작동을 최소화하기 위한 설계 방안으로 자외선 아크 센서(101)의 신호의 입력 시간 차이값을 반영한 적응형 알고리즘을 적용하고 있다.
이때, 강력한 수은 등이나 전기 스파크 장치는 일정한 거리만큼 이격하여 설치함으로써 오동작의 원인을 해소할 수 있다.
도 22a 내지 도 22d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 PC MMI 화면이다.
도 22a는 PC MMI 화면에서 아크 발생 횟수를 나타낸다. 그리고 도 22b는 아크 발생 횟수, 최근 아크 발생 횟수, 최근 아크 발생 일자, 최근 아크 발생 시각, 등을 나타낸다. 그리고 도 22c는 아크 검출 주기를 설정하는 인터페이스 화면을 나타낸다. 도 22d는 아크 발생 횟수에 따라 차단, 경보, 주의의 조치를 하는 경보 설정 화면이다.
이상 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
101: 자외선 아크 센서
102: 아크 신호 카운터
103: 아크 산출 모듈
104: 아크 입력 모듈
105: 멤버쉽 함수 산출 모듈
106: 멤버쉽 함수 판단 모듈
107: 열화율 산출 모듈
108: 퍼지 추론 모듈
109: 퍼지 추론 적용 열화율 산출 모듈
110: 경보 출력 모듈

Claims (7)

  1. 센서 3개의 영역에 대해 아크에 의해 발생되는 자외선을 감지하며, 자외선 포토 다이오드가 감지된 자외선을 감지된 자외선의 양에 비례하는 소전류로 변환하는 자외선 아크 센서;
    상기 자외선 아크 센서에 의해 감지된 자외선을 정형화하여 펄스 신호를 생성하고, 생성된 펄스 신호를 카운트하는 아크 신호 카운터;
    아크 신호 카운터에서 카운트된 펄스 신호를 이용하여 현재 아크 발생 횟수를 산출하는 아크 산출 모듈;
    상기 아크 산출 모듈에서 산출된 현재 아크 발생 횟수를 이용하여 상기 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수(membership function)를 산출하는 멤버쉽 함수 산출 모듈;
    상기 멤버쉽 함수 산출 모듈에서 산출된 멤버쉽 함수 중 가장 작은 값이 미리 설정된 기준치보다 큰지 판단하는 멤버쉽 함수 판단 모듈;
    상기 멤버쉽 함수 판단 모듈의 판단 결과 상기 가장 작은 값이 미리 설정된 임계치보다 큰 경우, 경보를 출력하는 경보 출력 모듈을 포함하고,
    상기 자외선 아크 센서에 의해 변환되는 전류는,
    [수학식 1]
    Figure 112015096910476-pat00176

    에 의해 산출되며,
    여기서,
    lp는 광전류,
    Achip은 능동 칩 영역,
    Schip은 칩의 스펙트럴 감도(spectral sensitivity),
    Figure 112015096910476-pat00177
    는 UV 광원의 스펙트럴 방사 조도(spectral irradiance)
    인 것을 특징으로 하는 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수 중 제1 멤버쉽 함수는, 상기 현재 아크 발생 횟수(x)가 0-8개이면 100, 9-10개이면 -40x+420, 11개 이상이면 20이고,
    상기 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수 중 제2 멤버쉽 함수는, 상기 현재 아크 발생 횟수(x)가 0-10개이면 100, 11-30개이면 -4x+140, 31개 이상이면 20이고,
    상기 센서 3개의 영역 각각에 대한 멤버쉽 함수 중 제3 멤버쉽 함수는, 상기 현재 아크 발생 횟수(x)가 0-30개이면 100, 31-40개이면 -8x+340, 41개 이상이면 20으로 구성되는 것을 특징으로 하는 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 센서 3개의 영역 각각에 대해,
    미리 설정된 기준 아크 발생 횟수를 이용하여 하기 수학식 10에 의해 열화율을 산출하며,
    [수학식 10]은,
    Figure 112015096910476-pat00051

    이며,
    여기서,
    Figure 112015096910476-pat00178
    은 열화율,
    Figure 112015096910476-pat00052
    은 전체 영역의 개수,
    Figure 112015096910476-pat00179
    은 기준 아크 발생 횟수 이상의 아크가 발생되는 영역의 개수로 구성되는 열화율 산출 모듈
    인 것을 특징으로 하는 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반.
  4. 센서 3개의 영역에 대해 아크에 의해 발생되는 자외선을 감지하며, 자외선 포토 다이오드가 감지된 자외선을 감지된 자외선의 양에 비례하는 소전류로 변환하는 자외선 아크 센서;
    상기 자외선 아크 센서에 의해 감지된 자외선을 정형화하여 펄스 신호를 생성하고, 생성된 펄스 신호를 카운트하는 아크 신호 카운터;
    아크 신호 카운터에서 카운트된 펄스 신호를 이용하여 현재 아크 발생 횟수(x11), 아크 발생 횟수 변화분(x21), 평균 누적 아크 발생 횟수(x12), 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분(x22)을 산출하는 아크 산출 모듈;
    상기 아크 산출 모듈에서 산출된 현재 아크 발생 횟수(x11) 및 아크 발생 횟수 변화분(x21)의 제1 조합, 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 평균 누적 아크 발생 횟수(x12) 및 아크 발생 횟수 변화분(x21)의 제2 조합, 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 현재 아크 발생 횟수(x11) 및 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분(x22)의 제3 조합, 상기 아크 산출 모듈에서 산출된 평균 누적 아크 발생 횟수(x12) 및 평균 누적 아크 발생 횟수 변화분(x22)의 제4 조합을 각각 입력하는 아크 입력 모듈;
    x11 과 x12 를 포함하는 X1이 0-10회이면 낮음, 11-30이면 보통, 31 이상이면 높음을 출력하고, x21 과 x22 를 포함하는 X2가 31회에서 10회로 적어지면 하강, 30-50회이면 유지, 11회에서 51회 이상으로로 많아지면 상승을 출력하는 멤버쉽 함수 산출 모듈;
    상기 제1 조합 내지 제4 조합에서 X1이 높고, X2가 유지 또는 상승이면 열화로 추론하여 판단하고, 상기 제1 조합 내지 제4 조합에서 X1이 보통이고 X2가 상승이면 열화로 추론하여 판단하는 퍼지 추론 모듈;
    상기 퍼지 추론 모듈에서 열화로 판단된 경우, 경보를 출력하는 경보 출력 모듈을 포함하고,
    상기 X1은 제1 입력 변수, 상기 X2는 제2 입력 변수이고,
    상기 자외선 아크 센서에 의해 변환되는 전류는,
    [수학식 1]
    Figure 112015096910476-pat00054

    에 의해 산출되며,
    여기서,
    lp는 광전류,
    Achip은 능동 칩 영역,
    Schip은 칩의 스펙트럴 감도(spectral sensitivity),
    Figure 112015096910476-pat00180
    는 UV 광원의 스펙트럴 방사 조도(spectral irradiance)
    인 것을 특징으로 하는 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반.
  5. 제4항에 있어서, 상기 퍼지 추론 모듈은,
    하기 수학식 11에 의해 열화 여부를 추론하며,
    [수학식 11]은,
    Figure 112015096910476-pat00056

    여기서,
    Figure 112015096910476-pat00181
    는 가중값
    Figure 112015096910476-pat00182
    ,
    Figure 112015096910476-pat00183
    는 입력 멤버쉽 함수,
    X1은 제1 입력 변수,
    X2는 제2 입력 변수
    인 것을 특징으로 하는 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반.
  6. 제5항에 있어서, 상기 퍼지 추론 모듈은,
    무게 중심법을 이용하여 하기 수학식 12에 의해 열화 여부를 추론하여 판단하며,
    [수학식 12]는,
    Figure 112015096910476-pat00057

    여기서,
    Figure 112015096910476-pat00184
    는 출력 결과 값,
    Figure 112015096910476-pat00185
    는 가중값,
    Figure 112015096910476-pat00058
    는 상수 변수 멤버쉽 함수
    이며,
    Figure 112015096910476-pat00059
    는 0, 1, 2 중 가장 근접한 값을 선택하여 출력하고,
    Figure 112015096910476-pat00060
    가 0이면 정상,
    Figure 112015096910476-pat00061
    가 1이면 주의,
    Figure 112015096910476-pat00062
    가 2이면 열화인 것을 특징으로 하는 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 센서 3개의 영역에 대해 퍼지 추론 적용 열화율 산출 모듈을 더 포함하되,
    하기 수학식 13에 의해 퍼지 결과 데이터 행렬을 산출하고,
    [수학식 13]은,
    Figure 112015096910476-pat00063

    여기서,
    Figure 112015096910476-pat00186
    은 퍼지결과 데이터 행렬,
    Figure 112015096910476-pat00187
    ~
    Figure 112015096910476-pat00188
    은 추론 결과에 대한 각각의 출력 데이터 값
    이며,
    또한, 하기 수학식 14에 의해 최대 열화 면적
    Figure 112015096910476-pat00064
    을 산출하고,
    [수학식 14]는,
    Figure 112015096910476-pat00065

    여기서,
    Figure 112015096910476-pat00189
    은 최대 열화 면적,
    m, l 은 열화율 행렬
    이며,
    또한, 하기 수학식 15에 의해 현재 열화 면적
    Figure 112015096910476-pat00066
    을 산출하고,
    [수학식 15]는,
    Figure 112015096910476-pat00067

    여기서,
    Figure 112015096910476-pat00190
    은 현재 열화 면적,
    Figure 112015096910476-pat00191
    는 열화율 산출 모듈 행렬
    이며,
    하기 수학식 16에 의해 각 영역에 대한 열화율을 산출하며,
    [수학식 16]은,
    Figure 112015096910476-pat00068

    여기서,
    Figure 112015096910476-pat00192
    은 각 영역에 대한 열화율,
    Figure 112015096910476-pat00193
    은 현재 열화 면적,
    Figure 112015096910476-pat00194
    은 최대 열화 면적
    인 것을 특징으로 하는 아크 열화 감시 진단 기능이 탑재된 배전반.
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KR101719315B1 (ko) * 2016-04-29 2017-03-23 주식회사 럭스코 적응형 교류 아크 결함 검출 방법, 장치 및 패널
KR102497394B1 (ko) * 2022-09-16 2023-02-09 현시스메틱 주식회사 화재감지요인을 분석 통합 관리하는 인공지능형 수배전반

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KR20130137370A (ko) 2012-06-07 2013-12-17 (주) 디지털파워 아크, 부분방전 및 온도 감시 통합 수배전반 및 이를 이용한 수배전반 제어방법

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