Vibration analysis is widely used in machinery diagnosis and the wavelet transform has also been implemented in many applications in the condition monitoring of machinery. In contrast to previous applications, this paper examines whether acoustic signal can be used effectively along vibration signal to detect the various local fault, in local fault of gearboxes using the wavelet transform. Moreover, envelop analysis is well known as useful tool for the detection of rolling element bearing fault. In this paper, a acoustic emission (AE) sensor is employed to detect gearbox damage by installing them around bearing housing at driven-end side. Signal processing is conducted by wavelet transform and enveloping to detect her fault all at once gearbox using AE signal.
본 논문에서는 CMOS 연산증폭기에 존재하는 모든 단락고장(short fault)과 개방고장(open fault)을 효과적으로 검출할 수 있는 새로운 테스트 방식을 제안한다. 제안하는 테스트 방식은 단위이득 대역폭(unit gain bandwidth)보다 큰 주파수를 가치는 단일 정현파를 이용한다. 이 방식은 하나의 테스트 패턴으로 모든 대상고장을 검출할 수 있으므로 테스트 패턴 생성을 위한 알고리즘이 간단하다. 따라서 패턴 생성 시간이 짧고, 테스트 비용을 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안한 테스트 방식을 검증하기 위하여 2단 연산 증폭기를 설계하였으며, HSPICE 모의실험을 통하여 대상 고장에 대하여 높은 고장검출율(fault coverage)을 얻었다.
This paper proposes an improved spread spectrum time domain reflectometry (ISSTDR) using time-frequency correlation and reference signal elimination method in order to have more accurate fault determination and location detection than conventional (SSTDR) despite increased signal attenuation due to the long distance to cable fault location. The proposed method has a two-step process: the first step is to detect a peak location of the reference signal using time-frequency correlation analysis, and the second step is to detect a peak location of the correlation coefficient of the reflected signal by removing the reference signal. The proposed method was validated through comparison with existing SSTDR methods in open-and short-circuit fault detection experiments of low voltage power cables. The experimental results showed that the proposed method can detect correlation coefficients at fault locations accurately despite reflected signal attenuation so that cable faults can be detected more accurately and clearly in comparison to existing methods.
The objective of this study is to detect the multi-fault of HVAC system using a new pattern classification technique. To classify the effect of single-fault in determining the pattern, supply air temperature, OA-damper, supply fan, and air flowrate were chosen as experimental parameters. The combination of supply temperature, flow rate, supply fan and OA-damper were chosen as multi-fault conditions. Three kinds of patterns were introduced in the analysis of multi-fault problem. To solve multi-fault problem, the new pattern classification technique using residual ratio analysis was introduced to detect the multi-fault as well as single-fault. The residual ratio could diagnose single-fault or multi-fault into several patterns.
본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위해 신경회로망기반 다중고장모델과 통계적기법에 의한 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 미리 설정한 문턱 값을 넘으면 고장을 감지한다. 고장이 감지되면 고장분류기에서는 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형 시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.
When a fault occurs on railway feeders it is very important to detect the fault to protect trains and facilities. Because a DC railway system has low feeder voltage, The fault current can be smaller than the current of load starting. So it is important to discriminate between the small fault current and the load starting current. The load starting current increases step by step but the fault current increases at one time. So the type of $\Delta$I/ relay(50F) was developed using the different characteristics between the load starting current and the fault current. The load starting current increases step by step so the time constant of each step is much smaller than that of the fault current. First, to detect faults in DC railway systems, an algorithm using the time constant calculated by the method of least squares is presented in this paper. If a fault occurs on DC railway systems it is necessary to find a fault location to repair the faulted system as soon as possible. The second aim of the paper is to calculate the accurate fault location using Kirchhoff's voltage law.
Recently, LVDC distribution network and DC microgrid with many advantages are being built. However, this LVDC distribution is an IT grounded or ungrounded system, and it is difficult to detect a ground fault because the fault current is small. In this paper, we propose a signal injection method for unipolar LVDC distribution network to detect ground fault in ungrounded LVDC distribution, and various analyzes were performed for ground fault detection.
Induction motors' faults detection is almost a popular topic among researchers. Monitoring the output of motors is a key factor in detecting these faults. (Short-time) Fourier, (continuous, discrete) wavelet, and extended Park vector transformations are among the methods for fault detection. One major deficiency of these methods is not being able to detect the severity of faults that carry low energy information, e.g. in ball bearing system failure, there is absolutely no way to detect the severity of fault using Fourier or wavelet transformations. In this paper, the authors have applied the Discrete Wavelet Transform (DWT) frequency-domain analysis to detect bearing faults in an induction motor. In other words, in discrete transform which the output signal is decomposed in several steps and frequency resolution increases considerably, the frequency-band analysis is performed and it will be verified that first of all, fault sidebands become more recognizable for detection in higher levels of decomposition, and secondly, the inner race bearing faults turn out easier in these levels; and all these matter because of eliminating the not-required high energy components in lower levels of decomposing.
With rapid growth of industry, underground power delivery systems are growing so rapidly and its capacity also growing. So if there are any accident in underground power cable, its inference is too great to count. So power system operators should find Its fault location as soon as possible and replace it But it is difficult to find its fault location for underground power cable. We are developing fault location system for underground power cable which can detect its fault location exactly. This system usually monitor underground power cable on-line But if there are an accident, it record Its transient signal and we can calculate fault location by analyzing it. To develop fault location system for power cable, we needed fault simulation system and we installed it physically and tested at various point. in this thesis, we describe on signal processing technology to detect fault location on power cable and on the result of tested fault location performance.
In this paper, a new high resolution reflectometry scheme, time-frequency domain reflectometry(TFDR), isproposed to detect and estimate a fault in a transmission line. Traditional reflectometry methodologies have been achieved either in the time domain or in the frequency domain only. However, the TFDR can jump over the performance limits of the traditional reflectometry methodologies because the acquired signal is analyzed in time and frequency domain simultaneously. In the TFDR, the new reference signal and the novel TFDR algorithm are proposed for analyzing the acquired signal in the time-frequency domain. Because the reference signal of Gaussian envelop chirp signal is localized in the time and frequency domain simultaneously, it is suitable to the analysis in the time-frequency domain. In the proposed TFDR algorithm, the time-frequency distribution function and the normalized time-frequency cross correlation function are used to detect and estimate a fault in a transmission line. That algorithm is verified for real-world coaxial cables which are typical transmission line with different types of faults by the TFDR system composed of real instruments. The performance of the TFDR methodology is compared with that o( the commercial time domain reflectomeoy(TDR) experiments, so that concludes the TFDR methodology can detect and estimate the fault with smaller error than TDR methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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