Developing fault location system for underground power cable which can detect its fault location exactly require very high speed data acquisition and signal processing capability. We are developing fault location system which is different from conventional fault locator. This fault location system monitor underground power cable by using on-line speed current sensor and if there are an accident, it record its transient signal and calculate fault location by analyzing it. Signals which acquired when power cable fault arise, showed transient characteristics and its frequency band is very hish. So, to develop fault location system, we designed special high speed data acquisition and signal processing board. In this thesis, we describe on data acquisition and signal processing H/W design for fault location system on underground power cable.
To reduce inference of any power delivery failures in underground power cable, power system operators are trying to find effective way of finding fault location as soon as possible. But it is very difficult to find fault location exactly for underground power cable. We are developing fault location system for underground power cable which can detect its fault location exactly. This new system monitors current and voltage of underground power cable by using low voltage and current sensors and if there are any accidents, it records its transient signal. Fault location is calculated by analyzing recorded signal. To develop fault location system for power cable, we needed fault simulation system and we installed it physically and tested. In this rapers, we describe on describe of fault location system for underground power cable.
Recently, robot technology is actively going on progress to the field of various services such as home care, medical care, entertainment, and etc. Because these service robots are in use nearby person, they need to be operated safely even though hardware and software faults occur. This paper proposes a Fault-Tolerant middleware for a robot system, which has following two characteristics: supporting of heterogeneous network interface and processing of software components and network faults. The Fault-Tolerant middleware consists of a Service Layer(SL), a Network Adaptation Layer(NAL), a Network Interface Layer(NIL), a Operating System ion Layer(OSAL), and a Fault-Tolerant Manager(FTM). Especially, the Fault-Tolerant Manager consists of 4 components: Monitor, Fault Detector, Fault Notifier, and Fault Recover to detect and recover the faults effectively. This paper implements and tests the proposed middleware. Some experiment results show that the proposed Fault-Tolerant middleware is working well.
It is widely known that ESA(Electric Signature Analysis) method is very useful one for fault diagnosis of an induction motor. Online fault diagnosis system of induction motors using LabVIEW is proposed to detect the fault of broken rotor bars and shorted turns in stator. This system is not model-based system of induction motor but LabVIEW-based fault diagnosis system using FFT spectrum of stator current in faulty motor without estimating of motor parameters. FFT of stator current in faulty induction motor is measured and compared with various reference fault data in data base to diagnose the fault. This paper is focused on to predict and diagnose of the health state of induction motors in steady state. Also, it can be given to motor operator and maintenance team in order to enhance an availability and maintainability of induction motors. Experimental results are demonstrated that the proposed system is very useful to diagnose the fault and to implement the predictive maintenance of induction motors.
In this paper, a novel fault detection method is proposed when the neutral-point-clamped inverter has a open-circuit fault in the switching device. This proposed method is configured with simple circuit and is achieved by a simple algorithm using the inherent characteristic of the continuous Pulse Width Modulation. Also, this method has the fast fault detection ability and is much simpler to embody, in comparison with conventional fault detection methods. This ability to detect fault minimizes harmful effect which are such as DC-link voltage unbalance and overstress to other switching devices. Therefore, this proposed fault detection method can improve reliability of NPC inverter system. Experimental results are presented to verify the validity of proposed fault detection method.
International journal of advanced smart convergence
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제1권1호
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pp.57-60
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2012
In this paper, we have performed a safety analysis on an automotive evaporator inspection system. We performed the bi-directional analysis on the manufacturing line. Software Fault Tree Analysis (SFTA) as backward analysis and Software Failure Modes, Effects, & Criticality Analysis (SFMECA) as forward analysis are performed alternately to detect potential cause-to-effect relations. The analysis results indicate the possibility of searching and summarizing fault patterns for future reusability.
고정자 전류 스펙트럼(stator current spectrum)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분들로 특징벡터(feature vector)를 구성하고, 특징벡터와 기준벡터(reference vector)와의 평균 절대치 차이(mean absolute difference)를 구함으로써, 회전자 고장을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전류 스펙트럼 중에서 추출된 매우 작은 크기(dimension)의 특징 벡터에 대한 평균 절대치 차이를 이용하기 때문에 신경회로망에 의한 고장 검출 알고리즘 둥에 비해서 훨씬 적은 계산량만으로 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다
In this study, FDD algorithm was developed using the normalized distance method and general pattern classifier method that can be applied to constant air volume air handling unit(CAV AHU) system. The simulation model using TRNSYS and EES was developed in order to obtain characteristic data of CAV AHU system under the normal and the faulty operation. Sensitivity analysis of fault detection was carried out with respect to fault progress. When differential pressure of mixed air filter increased by more than about 105 pascal, FDD algorithm was able to detect the fault. The return air temperature is very important measurement parameter controlling cooling capacity. Therefore, it is important to detect measurement error of the return air temperature. Measurement error of the return air temperature sensor can be detected at below $1.2^{\circ}C$ by FDD algorithm. FDD algorithm developed in this study was found to indicate each failure modes accurately.
본 연구에서는 auto-encoder와 self-organizing map을 결합한 auto-encoder with self-organizing map(AE-SOM) 기법을 이용하여 EVA 생산공정의 이상을 검출 및 진단하였고, Granger의 인과분석을 통해 이상 검출 데이터의 이상 전파 방향을 확인하였다. 분석 데이터는 1년 7개월 간의 조업데이터를 이용하였으며, autoclave 반응기의 조업 변수를 주로 분석하였다. 데이터 전처리 과정에서 데이터의 표준화를 먼저 진행하고, 조업의 각 grade의 sample 수를 동일하게 200개 임의로 추출하였다. 이후 AE-SOM을 적용하여 각 grade의 best matching unit (BMU)를 도출하였다. 각각의 BMU를 기준으로 조업 데이터가 얼마나 벗어났는지를 기준으로 데이터의 이상을 판별하였다. 공정 이상이 발견될 시 이상원인을 contribution plot을 이용하여 확인하였고 이상원인 변수의 인과성을 Granger의 인과분석을 통해 분석하였다. 그 결과 조업 시 발생한 2번의 셧다운의 전조를 모두 검출하였으며 이상이 발생한 원인변수에서 기인한 공정 이상의 전파 방향을 분석하였다.
This paper presents the improvement and application effect in fault restoration program based on distribution automation system(DAS) of KEPCO. When a fault occurs, fault restoration program can detect fault section based on FI information of DAS, and calculate the best restoration solution by comparing the load capacity of outage area and the spare load capacity of connected distribution lines, and propose switch operating procedure for fault section isolation and outage restoration. Fault restoration program was applied to real field and it was verified that this program is applicable to diverse field cases. By using this fault restoration program to the field human error can be reduced and fault procedure can be more reliable, accurate, and fast.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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