The aim of this investigation is to detect specific waveforms in a distribution line prior to the occurrence of a fault. Conditions were introduced such that a feeder remote terminal unit (FRTU) of the distribution automation system selects and stores fault waveforms from the different waveforms detected in the distribution line. In addition, an algorithm was developed to detect specific waveforms from the fault waveforms stored using the FRTU. This algorithm exploits the duration and periodicity of harmonic changes in voltage and current. The efficacy of the algorithm was confirmed based on the measurements of fault waveforms in an actual distribution line. The results indicated that faults in a distribution line can be predicted via experimental measurements.
Condition monitoring of permanent magnet synchronous motors (PMSMs) and detecting faults such as eccentricity and demagnetization are essential for ensuring system reliability. Motor current signal analysis is the most commonly used precursor for detecting faults in the PMSM drive system. However, the current signature responds sensitively to the load and temperature of the motor, thereby making it difficult to monitor faults in real- applications. Therefore, in this study, a condition monitoring methodology that detects motor faults, including their classification with standstill conditions, is proposed. The objective is to detect and classify faults of PMSMs by using programmable inverter without additional sensors and systems for detection. Both DC and AC were applied through the d-axis of a three-phase motor, and the change in incremental inductance was investigated to detect and classify faults. Simulation with finite element analysis and experiments were performed on PMSMs in healthy conditions as well as with eccentricity and demagnetization faults. Based on the results obtained from experiments, the proposed method was confirmed to detect and classify types of faults, including their severity.
An integrated fault detection and isolation method is proposed in this paper. The main objective of this paper is development fault detection, isolation and diagnosis algorithm based on the DKF (Decentralized Kalman Filter) and the bank of IMM (Interacting Multiple Model) filters using penalty scalar for both partial and total faults and the outlier detection algorithm for preventing false alarm also included. The proposed FDI (Fault Detection and Isolation) scheme is developed in four phases. In the first phase, the outlier detection filter is designed to prevent false alarm as a pre-filter. In the second phases, two local filters and master filter are designed to detect sensor faults. In the third phases, the proposed FDI scheme checks sensor residual to isolate sensor faults and 11 EKFs actuator fault models are designed to detect wherever actuator faults occur. In the last phases, four filters are designed to identify the fault type which is either the total fault or partial fault. The developed scheme can deal with not only sensor and actuator faults, but also preventing false alarm. An important feature of the proposed FDI scheme can decreases fault isolation time and figure out not only fault detection and isolation but also fault type identification. To verify the proposed FDI algorithm performance, the Simulator is also developed under the Matlab/Simulink environment.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.107-112
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2005
This paper deals with a fault detection system design for uncertain nonlinear systems modelled as T-S fuzzy systems with the integral quadratic constraints. In order to generate a residual signal, we used a left coprime factorization of the T-S fuzzy system. From the filtered signal of the residual generator, the fault occurence can be detected effectively. A simulation study with nuclear steam generator level control system shows that the suggested method can be applied to detect the fault in actual applications.
In this paper, a design method to detect faults in plants with uncertainties is proposed. When a plant has faults, the plant will be corrupted by an unknown fault signal. In addition, the plant also includes uncertainties, such as disturbances and plant parameter deviations. In this case, the proposed method estimates the fault signal by using an adaptive observer. Numerical examples are given to demonstrate the validity of the proposed method.
We consider inertial navigation system (INS) sensor redundancy and propose a method which uses singular value decomposition to detect and isolate faults when even two sensors have faults simultaneously. When redundant sensor configuration is given, such as symmetric configuration in INS, the range space and null space of configuration matrix are determined. We use null space of configuration matrix and define 21 reference fault vectors which include 6 one-fault vectors and 15 two-fault vectors. Measurements are projected into null space of measurement matrix and compared with 21 normalized reference fault vectors, which determines fault detection and isolation.
In this paper we propose an FDI(fault detection and isolation) algorithm to detect and isolate single faults in linear systems. When a change in the system occurs the errors between the system output and the estimated output cross a threshold, and once a fault in the system is detected, the FCFM statistically isolates the fault by using the error between each neural network based fault model output and the system output.
A fault detecting method of ternary logic is proposed by using the spectral coefficients of the Chrestenson function. Fault detecting conditions are derived for a stuck-at fault in case of single input, multiple inputs and internal lines in the ternary logic. The detecting conditions for min/max bridging faults are also considered. When using this fault analysis method, it is possible to detect faults without the test vector and minimize high volume memory for storing the vector and response data. Thus, the computational complexity for the test vector can be decreased.
In this paper, we propose a fault detection method for extended Kalman filter in decentralized filter structure. To detect a fault, a consistency between filter output and a monitoring signal is tested. State propagators are used to obtain the monitoring signal. However, the output of state propagator increases in magnitude and finally diverges as time runs. To solve such problem, two-propagator method was proposed for linear system. Two propagators are reset by Kalman filter output, alternatively, to avoid divergence. But a test statistics change abruptly at the reset instant in that method. Hence a N-step propagator method is proposed to fix up the problem. In the N-step propagator, only time propagations are performed from k-N+1 step to k step without measurement updates. A test statistics are defined by errors and its covariance between extended Kalman filter and N-step propagator. These fault detection methods are applied to integrated strapdown inertial navigation system (SDINS). By computer simulation, it is shown that the proposed methods detect a fault effectively.
Naeini, Ehsan Mostaghimi;Vaseghi, Behrouz;Mahdavian, Mehdi
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권2호
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pp.533-540
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2017
Distance relay identifies the type and location of fault by measuring the transmission line impedance. However any other factors that cause miss calculating the measured impedance, makes the relay detect the fault in incorrect location or do not detect the fault at all. One of the important factors which directly changes the measured impedance by the relay is series capacitive compensation (SCC). Another factor that changes the calculated impedance by distance relay is fault resistance. This paper provides a method based on the combination of distance and differential protection. At first, faulty transmission line is detected according to the current data of buses. After that the fault location is calculated using the proposed algorithm on the transmission line. This algorithm is based on active power calculation of the buses. Fault resistance is calculated from the active powers and its effect will be deducted from calculated impedance by the algorithm. This method measures the voltage across SCC by phasor measurement units (PMUs) and transmits them to the relay location via communication channels. The transmitted signals are utilized to modify the voltage signal which is measured by the relay. Different operating modes of SCC and as well as different faults such as phase-to-phase and phase-to-ground faults are examined by simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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