Electrical fires have been occurred continuously in spite of installing ELB. Therefore the concern with the electrical arc-fault that cause the fire has growing. This paper measured series arc fault currents by the method of arc generator test in UL standard 1699. The used analysis methods in this paper are three different ways using DWT(discrete wavelet transform) those are frequently used for the arc fault current signal analysis. The arc fault detection probability is 100 % by method using noise-energy/shoulder-duration ratio of approximation coefficient. As these results, the variation of noise-energy and shoulder-duration ratio of approximation coefficient are founded important factors for the analysis of arc fault.
This paper describes a series arc detection algorithm in a low-voltage wiring system. We designed and fabricated an arc detection circuit which consists of a high-pass filter with the low cut-off frequency of 170 kHz to attenuate power frequency. The series arcing phenomena was simulated by an arc generator specified in UL1699. In the experiment, various loads such as resistive loads, resistive loads controlled by a dimmer, and vacuum cleaners were used. Whether the signal is arc or noise is discriminated by pulse counts and periodicity of the detected signal.
이미지로부터 타원을 추출하기 위하여 Hough transform을 많이 이용하고 있다. 그러나 이 방법은 시간과 기억 공간을 많이 소모한다. 그리고 기존의 타원분리 방법은 잡음에 예민하거나 많은 breakpoint를 발생시키는 단점이 있다. 이 논문에서는 면적을 이용하여 잡음이 있는 디지털 곡선으로부터 타원을 분리 및 추출하는 빠른 방법을 제시한다. 실험 결과로, 제시된 방법이 잡음을 가지고 있는 곡선으로부터 타원 호의 분리 및 추출이 가능하며, 추출된 타원과 주어진 곡선간의 거리오차평균이 일정 임계값 범위 내에 있는 것을 보여준다.
호는 패턴인식에 있어서 매우 중요한 특징으로 간주된다. 이 논문에서는 기하학적 분석을 이용하여 2차원 곡선으로부터 호를 추출하고 그 호의 중심과 반지름을 계산하는 방법을 제시한다. 제안된 방법에 의해 추출된 호는 원래의 곡선으로부터 거리오차가 항상 허용치 이내의 값을 만족한다. 제안된 방법이 부드럽게 연결된 2차원 곡선이나 잡음이 심한 2차원 곡선 내에 있는 호의 추출에도 유용함을 실험으로 확인하였다.
This paper describes a series arc detection algorithm in a low-voltage wiring system. We designed and fabricated an arc detection circuit which consists of a high-pass filter with the low cut-off frequency of 3 kHz to attenuate power frequency. The series arcing phenomena was simulated by an arc generator specified in UL1699. In the experiment, various loads such as resistive loads, resistive loads controlled by a dimmer, and vacuum cleaners were used. Whether the signal is arc or noise is discriminated by pulse counts and periodicity of the detected signal.
In this paper, series-arc detection algorithm for the consumer appliances is proposed. This algorithm uses varying frequency and RMS values at series-arc state. This is confirmed to emulate arc detecting with measuring current data.
본 연구에서는 일반 주택이나 저전력의 전기를 사용하는 전기환경에서 발생하는 전기 화재의 원인이 되는 아크를 검출하고 부하 전류를 차단하여 화재를 방지할 수 있는 제어기를 설계하였다. 전기 화재를 방지하기 위해 전기가 발명된 이래로 많은 변천이 있어왔다. 휴즈에서 시작하여 일반 누설전류에서 동작하는 차단기를 거쳐 아크를 검출하고 부하전류를 제어할 수 있는 장치까지 개발되기에 이르렀다. 현재 발생하는 많은 전기 화재의 원인은 아크로 인해 발생하는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해서 일반 전기 환경에서 발생하는 전기 화재의 원인을 미연에 검출하여 인명피해는 물론이고 물질적인 피해를 방지할 수 있도록 하였으며, 본 연구를 계속적으로 확대하여 대전력 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있는 제어기를 설계하고자 한다.
전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 다양한 불규칙 아크 파형 때문에, 실제 환경에서는 아크 성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서, 기존의 부족한 특징 데이터를 증가시켜, 성능을 개선하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 입력신호를 변분 모드 분할을 통해 원신호를 분할한 후 통계적 특징을 추출한다. 변분 모드 분할으로부터 추출한 통계적 특징의 성능이 원신호로부터 얻은 특징보다 개선된 성능을 얻는다. 아크 분류기로 인공 신경망을 이용하고, 14,000개의 학습 데이터에 적용한 결과 VMD의 사용이 약 4%의 아크 검출 성능을 높혔다.
본 논문은 저압계통에서 전기화재의 징후인 직렬아크의 검출방법에 대해 기술하였다. 제안한 검출회로는 전원주파수 성분을 80dB 이상 감소시킬 수 있는 저역차단주파수가 3kHz인 고역통과필터와 아크신호만을 검출하기 위한 중심주파수가 4kHz인 대역통과필터로 구성된다. UL1699에 규정된 아크발생장치를 이용하여 비선형부하인 위상제어 백열전구와 고주파발생부하인 인버터 추동 유도전동기에서 직렬아크신호를 모의하여 성능을 평가하였다. 실험 결과로부터 세안한 방식은 비선형부하와 고주파발생하에 대해서도 직렬아크신호를 정확히 구분함으로써 현재 최대 문제인 검출오류를 해결하였음이 확인되었다.
UL 1699에서 규정된 직렬 아크 실험기구를 제작하고 아크 전류파형들과 비선형 부하의 전류파형을 고찰하여 화재의 징후가 되는 아크 검출 방법을 살펴본다. 아크의 정확한 검출에 디지털신호처리 기법의 도입이 필요함을 보이고 이러한 아크 검출연구에 본 연구 결과가 초석으로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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