The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.2
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pp.304-310
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2016
This paper proposes a fault diagnosis method for an open-fault in inverter driving five-phase induction motor. The five-phase induction motor has a high output torque and small torque ripple in comparison to three-phase. The best advantage of the five-phase induction motor is fault diagnosis and tolerant control using redundancy of phases. This paper uses an inverter as a power converter for driving a five-phase induction motor. If a switch of inverter occurs to the open-fault, this problem is the influence on the output current and output torque. To solve this problem, there is need of an accurate diagnosis and fault switch distinction. Therefore, this paper propose a fault detection method of the open-fault switches for the fault diagnosis. First, analyzing the pattern for the open-circuit fault of one phase. next, analyzing the pattern for the open-circuit fault of each inverter switches. Through the pattern analysis, It defines the scope of each of the failure switch. Thereafter, By using an algorithm that proposes to perform a fault diagnosis method. The proposed algorithm is verified from the experiment with the 1.5 kW five-phase induction motor.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.17
no.2
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pp.97-110
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2012
High performance sensors and modern data logging technology with real-time telemetry facilitate system fault diagnosis in a very precise manner. Fault detection, isolation and identification in fault diagnosis systems are typical steps to analyze the root cause of failures. This systematic failure analysis provides not only useful clues to rectify the abnormal behaviors of a system, but also key information to redesign the current system for retrofit. The main barriers to effective failure analysis are: (i) the gathered data (event) logs are too large in general, and further (ii) they usually contain noise and redundant data that make precise analysis difficult. This paper therefore applies suitable pre-processing techniques to data reduction and feature extraction, and then converts the reduced data log into a new format of event sequence information. Finally the event sequence information is decoded to investigate the correlation between specific event patterns and various system faults. The efficiency of the developed pre-filtering procedure is examined with a terminal box data log of a marine diesel engine.
Auto-Pilot System uses heading angle information via the position sensor and the rudder device to control the ship's direction. Most of the control logics are composed of the state estimation and control algorithms assuming that the measurement device and the actuator have no fault except the measurement noise. But such asumptions could bring the danger in real situation. For example, if the heading angle measuring device is out of order the control action based on those false position information could bring serious safety problem. In this study, the control system including improved method for processing the position information is applied to the Auto-Pilot System. To show the difference between general state estimator and F.D.F., BJDFs for the sensor and the actuator failure detection are designed and the performance are tested. And it is shown that bias error in sensor could be detected by state-augmented estimator. So the residual confined in the 2-dimension in the presence of the sensor failure could be unidirectional in output space and bias sensor error is much easier to be detected.
In this paper we have presented a condition monitoring method of check valve using neural network. The acoustic emission sensor was used to acquire the condition signals of check valve in direct vessel injection (DVI) test loop. The acquired sensor signal pass through a signal conditioning which are consisted of steps; rejection of background noise, amplification, analogue to digital conversion, extract of feature points. The extracted feature points which represent the condition of check valve was utilized input values of fault diagnosis algorithms using pre-learned neural network. The fault diagnosis algorithm proceeds fault detection, fault isolation and fault identification within limited ranges. The developed algorithm enables timely diagnosis of failure of check valve’s degradation and service aging so that maintenance and replacement could be preformed prior to loss of the safety function. The overall process has been experimented and the results are given to show its effectiveness.
Due to rapid development of mobile device technologies, the mobile banking through Internet has become a major service of banking information systems as a security-critical information systems. Recently, lots of mobile banking information systems which handle personal and transaction information have been exposed to security threats in vulnerable security control and management processes, mainly software systems. Therefore, in this paper, we propose a process model for software security improvements in mobile banking information system by application of fault tree analysis(FTA) and failure modes and effects analysis(FMEA) on the most important activities such as 'user authentication' and 'access control' and 'virus detection and control' processes which security control and management of mobile banking information systems are very weak.
An FTCS is developed for the purpose of improving the reliability of a process control system. The proposed FTCS has capabilities of failure detection, back-up control, graphic display, and self-checking. Also the FTCS is combined with the process simulator to experiment in laboratory for the evaluation of performance of operation. The FTCS is applied to Thermal Power Plant .
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.3
no.2
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pp.31-39
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2002
In this paper, KOMPSAT-2 on-board fault and ground recovery management design is addressesed in terms of hardware and software components which provide failure detection and spacecraft safing for anomalies which threaten spacecraft survival. It also includes ground real time up-commanding operation to recover the system safely. KOMPSAT-2 spacecraft fault and recovery management is designed such that the subsequent system configuration due to system initialization is initiated and controlled by processors. This paper will show that KOMPSAT-2 has a new design feature of CPU SEU mitigation for the possible upsets in the processor CPUs as a part of on-board fault management design. Recovery management of processor switching has two different ways: gang switching and individual switching. This paper will show that the difficulties of using multiple-processor system can be managed by proper design implementation and flight operation.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.16
no.4
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pp.173-178
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2008
Electro-hydraulic brake system has many advantages. It provides improved braking performance and stability functions. It also removes complex mechanical parts for freedom of design, improves maintenance requirements and reduces unit weight. However, the EHB system should be dependable and have back-up redundancy in case of a failure. In this paper, the model-based fault diagnosis system is developed to monitor the brake status using the analytical redundancy method. The performance of the model-based fault diagnosis system is verified in real-time simulation. It demonstrates the effectiveness of the proposed system in various faulty cases.
TCN(Train Communication Network) adopts the master/slave protocol to implement real-time communication. In this network, a fault on the master node, cased by either hardware or software failure, makes the entire communication impossible over TCN. To reduce fault detection and recovery time, this paper propose the contention based mastership transfer algorithm. Slave nodes detect the fault of master node and search next master node using the proposed algorithm. This paper also shows the implementation results of a SoC-based Fault-Tolerant MVB Controller(FT-MVBC) which includes the fault-detect-logic as well as the MVB network logic to verify this algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.539-542
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2003
A motor is the workhorse of our industry. The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. Different internal motor faults (e.g., inter-turn short circuits, broken bearings, broken rotor bars) along with external motor faults (e.g., phase failure, mechanical overload, blocked rotor) are expected to happen sooner or later. This paper introduces the fault detection technique of induction motors based upon the stator current. The fault motors have rotor bar broken or rotor unbalance defect, respectively. The stator currents are measured by the current meters and stored by the time domain. The time domain is not suitable to represent the current signals, so the frequency domain is applied to display the signals. The Fourier Transformer is used for the conversion of the signal. After the conversion of the signals, the features of the signals have to be extracted by the signal processing methods like a wavelet analysis, a spectrum analysis, etc. The discovered features are entered to the pattern classification model such as a neural network model, a polynomial neural network, a fuzzy inference model, etc. This paper describes the fault detection results that use wavelet decomposition. The wavelet analysis is very useful method for the time and frequency domain each. Also it is powerful method to detect the features in the signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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