데이터 연관 분석 기반 대전류 접속부 모니터링 및 제어 기술
Data Association-Based Monitoring and Control Technology for High-Current Electrical Connections
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초록
배전반과 같은 대전류 접속부의 접촉 불량은 과열 및 화재로 이어질 수 있어 조기 감지가 중요하다. 기존의 온도 기반 모니터링 방식은 화재 발생 조건 이후에야 이상을 감지하는 한계가 있다. 본 논문은 영상 기반 나사 풀림 각도 검출과 온도 및 진동 센서를 융합한 실시간 모니터링 및 제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 1° 수준의 미세한 볼트 풀림까지 감지할 수 있으며, 접속부의 상태를 다중 센서 데이터를 기반으로 분석한다. 2,000여 건의 실험 데이터를 바탕으로 선형 회귀 모델을 구축하여 접속부 온도 상승을 예측하였다. 실험 결과, 본 시스템은 접속불량이나 과전류에 따른 이상 상황을 조기에 경보하고, 필요 시 부하 차단을 통해 화재 위험을 효과적으로 저감할 수 있음을 확인하였다.
Abstract
Poor contact in high-current connections, such as those in power distribution panels, can lead to overheating and fires, making early detection essential. Traditional temperature-based monitoring often fails to detect faults until hazardous conditions are already present. This study proposes a real-time monitoring and control system that combines vision-based bolt loosening angle detection with temperature and vibration sensors. The system is capable of detecting subtle loosening as small as 1°, enabling early fault identification. Using over 2,000 experimental data points, a linear regression model was developed to predict temperature rise based on key parameters. Experimental results demonstrate that the system can issue timely warnings and, if necessary, perform automatic load disconnection to effectively reduce the risk of fire.